R cho Phân tích Dữ liệu và Nghiên cứu Khóa Học Đào Tạo

Goal:

Nắm vững kỹ năng làm việc độc lập với chương trình SPSS cho sử dụng nâng cao, hộp thoại và cú pháp ngôn ngữ lệnh cho các phương pháp phân tích được chọn.

Đối tượng tham gia:

Nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, sinh viên và tất cả những ai muốn nắm bắt khả năng sử dụng gói SPSS ở mức độ nâng cao và học các mô hình thống kê được chọn. Huấn luyện tập trung vào các vấn đề phân tích chung và dành cho một ngành cụ thể.

Đối tượng:

Khóa học này được thiết kế cho các chuyên gia IT đang tìm kiếm giải pháp để lưu trữ và xử lý tập dữ liệu lớn trong môi trường hệ thống phân tán.

Goal:

Kiến thức sâu về quản trị Hadoop.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho bất kỳ ai muốn học và làm chủ nền tảng cơ bản của phân tích và mô hình hóa kinh tế lượng.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Học và hiểu các kiến thức cơ bản về kinh tế lượng.
• Sử dụng Eviews và mô phỏng rủi ro.

Đối tượng tham gia

Nhà phân tích tài chính hoặc thị trường, quản lý, kế toán

Mục tiêu khóa học

Thúc đẩy và tự động hóa mọi loại phân tích tài chính bằng Microsoft Excel

Đối tượng tham gia

Các nhà phân tích, nghiên cứu viên, nhà khoa học, sinh viên tốt nghiệp và sinh viên đại học cùng bất kỳ ai quan tâm đến việc học cách hỗ trợ phân tích thống kê trong Microsoft Excel.

Mục tiêu khóa học

Khóa học này sẽ giúp cải thiện sự am hiểu của bạn về Excel và thống kê, từ đó nâng cao hiệu quả và hiệu suất công việc hoặc nghiên cứu của bạn.

Khóa học này mô tả cách sử dụng Analysis ToolPack trong Microsoft Excel, các hàm thống kê và cách thực hiện các thủ tục thống kê cơ bản. Nó sẽ giải thích những giới hạn nào của Excel tồn tại và cách vượt qua chúng.

Khóa học trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các chuyên gia phân tích dữ liệu và chuyên viên kinh doanh có trình độ trung cấp mong muốn thực hiện dự báo chuỗi thời gian và tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu bằng R.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên lý của các kỹ thuật dự báo trong R.
• Áp dụng mô hình trơn tuột指数平滑和ARIMA模型进行时间序列分析。
• 利用“forecast”包生成准确的预测模型。
• 为商业和研究应用自动化预测工作流程。

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia nhân sự muốn sử dụng phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học này bao gồm cả định tính và định lượng, cũng như các tiếp cận thực nghiệm và thống kê.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đối tượng

Khóa học này được thiết kế cho các nhà phân tích, chuyên gia dự báo muốn giới thiệu hoặc cải thiện khả năng dự báo, có thể áp dụng cho dự báo doanh số, dự báo kinh tế, dự báo công nghệ, quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu hoặc nguồn cung.

Mô tả

Khóa học này hướng dẫn người tham gia qua một loạt các phương pháp, khung và thuật toán hữu ích khi lựa chọn cách dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Nó sử dụng các công cụ tiêu chuẩn như Microsoft Excel hoặc một số chương trình mã nguồn mở (đặc biệt là dự án R).

Các nguyên tắc được đề cập trong khóa học này có thể được triển khai bằng bất kỳ phần mềm nào (ví dụ: SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Khóa học này dành cho mọi người quan tâm đến phân tích thống kê. Nó giúp bạn làm quen với Minitab và sẽ tăng hiệu quả và hiệu suất trong việc phân tích dữ liệu, cải thiện kiến thức về thống kê của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giáo viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia từ mức độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn thực hiện phân tích thống kê bằng SPSS để diễn giải dữ liệu chính xác, chạy các bài kiểm tra thống kê phức tạp và tạo ra những thông tin có ý nghĩa.

Bằng cách kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện SPSS và quản lý bộ dữ liệu một cách hiệu quả.
• Thực hiện phân tích thống kê mô tả và suy luận.
• Tổ chức các bài kiểm tra t, ANOVA, MANOVA, hồi quy và tương quan.
• Áp dụng các bài kiểm tra phi tham số, phân tích thành phần chính và phân tích nhân tố để diễn giải dữ liệu nâng cao.

Khóa học này do giáo viên hướng dẫn trực tiếp, có thể được tổ chức trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm, nhằm mục đích dành cho các nhà phân tích, nhà nghiên cứu và chuyên gia có trình độ từ cơ bản đến trung cấp muốn sử dụng SPSS để chuẩn bị dữ liệu, phân tích thống kê và xây dựng mô hình dự báo.

Khoá học này được tạo ra cho những người cần kỹ năng thống kê chung. Khoá học có thể được điều chỉnh để phù hợp với một lĩnh vực chuyên môn cụ thể như nghiên cứu thị trường, sinh học, sản xuất, nghiên cứu khu vực công, v.v...

Khóa đào tạo này bao gồm thống kê nâng cao. Nó giải thích hầu hết các công cụ được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu, phân tích và dự báo. Khóa học cung cấp những lời giải thích ngắn gọn về lý thuyết đằng sau các công thức.

Khóa học này không liên quan đến bất kỳ lĩnh vực kiến thức cụ thể nào, nhưng có thể được điều chỉnh nếu tất cả người tham gia đều có cùng nền tảng và mục tiêu.

Một số công cụ máy tính cơ bản sẽ được sử dụng trong khóa học này (đặc biệt là Excel và OpenOffice)

Khóa học này nhằm giúp các nhà nghiên cứu hiểu về nguyên tắc thiết kế và phân tích thống kê cùng sự liên quan của chúng đối với nghiên cứu trong nhiều ngành khoa học khác nhau.

Khóa học này bao gồm một số kiến thức về xác suất và phương pháp thống kê, chủ yếu thông qua các ví dụ. Nội dung đào tạo khoảng 30% là bài giảng và 70% là bài kiểm tra hướng dẫn và phòng thí nghiệm.

Trong trường hợp khóa học đóng, chúng tôi có thể tùy chỉnh ví dụ và tài liệu cho một ngành cụ thể (như các bài kiểm tra tâm lý học, khu vực công, sinh học, di truyền học, v.v.).

Đối với khóa học công khai, sử dụng các ví dụ đa dạng.

Mặc dù nhiều phần mềm được sử dụng trong khóa học này (Microsoft Excel đến SPSS, Statgraphics, v.v.), trọng tâm chính là hiểu nguyên tắc và quy trình hướng dẫn nghiên cứu, suy luận và kết luận.

Khóa học có thể được cung cấp dưới dạng tích hợp, nghĩa là với bài tập về nhà và công việc nhóm.

Đối tượng

Định dạng khóa học

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Trong khóa học trực tiếp được hướng dẫn bởi giảng viên, người tham gia sẽ học cách thao tác và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ trong Tidyverse.

Tidyverse là bộ sưu tập các gói R đa năng cho việc làm sạch, xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Một số gói được bao gồm: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr và tibble.

• Người mới bắt đầu với ngôn ngữ R
• Người mới bắt đầu phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

• Phần giảng dạy, phần thảo luận, bài tập và thực hành nhiều

• Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo các trực quan hóa hấp dẫn
• Đưa ra những kết luận hữu ích từ các bộ dữ liệu mẫu khác nhau
• Lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu để trả lời các câu hỏi khám phá
• Chuyển đổi dữ liệu đã được xử lý thành biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ Histogram thông tin
• Nhập và lọc dữ liệu từ các nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm Excel, CSV và tệp SPSS