Thống kê với Phần mềm Phân tích Dự đoán SPSS Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn trong Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho người dùng R nâng cao ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng R để xây dựng quy trình làm việc nhanh hơn, nâng cao chất lượng mã nguồn và xử lý các nhiệm vụ phân tích phức tạp hơn.

Kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng: tạo các hàm có thể tái sử dụng, cải thiện quy trình làm việc với dữ liệu, gỡ lỗi và tối ưu hóa mã nguồn, cũng như tạo các báo cáo có thể tái lập.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà phân tích kinh doanh muốn tự động hóa giao dịch bằng thuật toán, Python và R.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các thuật toán để mua và bán chứng khoán nhanh chóng ở mức tăng giảm chuyên biệt.
• Giảm chi phí liên quan đến giao dịch bằng cách sử dụng giao dịch thuật toán.
• Tự động theo dõi giá cổ phiếu và đặt lệnh giao dịch.

Big Data là một thuật ngữ đề cập đến các giải pháp được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Ban đầu được phát triển bởi Google, các giải pháp Big Data này đã phát triển và truyền cảm hứng cho các dự án tương tự khác, nhiều dự án trong số đó có sẵn dưới dạng mã nguồn mở. R là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong ngành tài chính.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho người phân tích dữ liệu mới bắt đầu muốn sử dụng lập trình R để thao tác dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản và tạo các biểu đồ trực quan cho thông tin.

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

• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của lập trình R.
• Áp dụng các quy trình cơ bản của khoa học dữ liệu.
• Tạo các biểu đồ trực quan của dữ liệu.

R là một ngôn ngữ lập trình miễn phí, mã nguồn mở dành cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên viên phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R cũng thu hút những người làm thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính vì nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của R đến từ việc ngày càng tăng cường sử dụng khai thác dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như thiết lập giá quảng cáo, tìm kiếm thuốc mới nhanh hơn hoặc tinh chỉnh các mô hình tài chính. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này ở Việt Nam dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn lập trình bằng R trong SAS để thực hiện phân tích nhóm.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng phân tích nhóm cho việc khai thác dữ liệu
• Nắm vững cú pháp R cho các giải pháp phân cụm.
• Thực hiện phân cụm có thứ tự và không có thứ tự.
• Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để giúp cải thiện hoạt động kinh doanh.

Phân tích dữ liệu là một công cụ quan trọng trong kinh doanh ngày nay. Chúng tôi sẽ tập trung vào việc phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế. Mục tiêu là giúp các học viên đưa ra câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các câu hỏi: 

Điều gì đã xảy ra?

• xử lý và phân tích dữ liệu
• tạo ra các bản trực quan hóa dữ liệu có thông tin

Điều gì sẽ xảy ra?

• dự báo hiệu suất trong tương lai
• đánh giá các dự báo

Điều gì nên xảy ra?

• chuyển đổi dữ liệu thành quyết định kinh doanh dựa trên bằng chứng
• tối ưu hóa quy trình

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn làm sạch và phân tích dữ liệu, thực hiện các dự báo thống kê và tạo ra các hình ảnh hóa sâu sắc bằng cách sử dụng các công cụ này.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của Python, R, Power Query và Power BI để phân tích dữ liệu.
• Làm sạch và sắp xếp các tập dữ liệu bằng Python và Power Query.
• Thực hiện phân tích thống kê và dự báo bằng R.
• Tạo bảng điều khiển và báo cáo chuyên nghiệp với Power BI.
• Tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn một cách hiệu quả.

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.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ) được thiết kế cho các lập trình viên có trình độ trung cấp muốn xây dựng các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo với phân tích dự đoán và các mô hình sinh thành.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo dự đoán và các mô hình sinh thành.
• Sử dụng các công cụ có sức mạnh trí tuệ nhân tạo để dự đoán mã nguồn, dự báo và tự động hóa.
• Triển khai LLMs (Large Language Models) và transformers để tạo ra văn bản và mã nguồn.
• Áp dụng dự báo chuỗi thời gian và các gợi ý dựa trên trí tuệ nhân tạo.
• Phát triển và tinh chỉnh các mô hình trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng thực tế.
• Đánh giá các vấn đề đạo đức và các thông lệ tốt nhất trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo.

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.

Khóa học trực tiếp được dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia IT cấp độ sơ cấp muốn nắm bắt những nguyên tắc cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu những khái niệm cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán và các ứng dụng của nó.
• Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu cho phân tích dự đoán.
• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu để tìm ra các thông tin.
• Xây dựng các mô hình thống kê cơ bản để đưa ra dự đoán.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình dự đoán.
• Áp dụng các khái niệm Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán vào các tình huống thực tế.

Khóa học này do giảng viên dẫn dắt, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia DevOps có trình độ trung cấp muốn tích hợp trí tuệ nhân tạo dự báo vào các thực hành DevOps của họ.

Đến khi kết thúc khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình phân tích dự báo để dự đoán và giải quyết các thách thức trong pipeline DevOps.
• Sử dụng các công cụ dựa trên AI để giám sát và hoạt động hiệu quả hơn.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện quy trình giao hàng phần mềm.
• Thiết kế các chiến lược AI để xử lý và tối ưu hóa các vấn đề chủ động.
• Xử lý các vấn đề đạo đức khi sử dụng AI trong DevOps.

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.

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