Statistics Training in Hải Phòng

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà thiết kế ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng DFSS để đảm bảo chất lượng được tích hợp vào sản phẩm hoặc quy trình ngay từ giai đoạn thiết kế.

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

• Hiểu các nguyên tắc và khái niệm của Design Six Sigma (DFSS).
• Học các phương pháp DMAIC (Xác định, Đo lường, Phân tích, Cải thiện, Kiểm soát) và DMADV (Xác định, Đo lường, Phân tích, Thiết kế, Xác minh).
• Áp dụng các công cụ và kỹ thuật DFSS để thiết kế và tối ưu hóa quy trình.
• Phát triển kỹ năng để quản lý và dẫn dắt các dự án DFSS một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nâng cao muốn có được sự hiểu biết sâu sắc về phương pháp luận Six Sigma DMAIC ở cấp độ Black Belt.

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

• Phát triển sự hiểu biết toàn diện về các giai đoạn Xác định, Đo lường, Phân tích, Cải thiện và Kiểm soát, tập trung vào các dự án phức tạp.
• Nắm vững các kỹ thuật phân tích thống kê nâng cao để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Dẫn dắt các dự án Six Sigma quy mô lớn và quản lý đội dự án hiệu quả.
• Triển khai các cải tiến quy trình đáng kể phù hợp với mục tiêu và chiến lược của tổ chức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn có hiểu biết toàn diện về phương pháp DMAIC và chuẩn bị cho vai trò là những Chuyên gia Six Sigma Xanh hiệu quả.

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

• Có được kiến thức sâu rộng về các giai đoạn Xác định, Đo lường, Phân tích, Cải thiện và Kiểm soát của Six Sigma.
• Áp dụng một loạt các công cụ và kỹ thuật Six Sigma một cách hiệu quả trong mỗi giai đoạn của DMAIC.
• Thực hiện và diễn giải phân tích thống kê để cải thiện quy trình.
• Lập kế hoạch, thực hiện và quản lý một dự án Six Sigma.

khóa đào tạo trực tiếp này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào những chuyên gia trình độ cơ bản muốn có hiểu biết căn bản về Six Sigma và các nguyên tắc của Lean để tích hợp chúng và cải thiện quy trình kinh doanh.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Có được sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc Six Sigma của Lean.
• Sử dụng phương pháp luận Six Sigma để cải thiện chất lượng quy trình bằng cách loại bỏ nguyên nhân gây lỗi và giảm thiểu biến động.
• Tích hợp phương pháp luận của Lean và Six Sigma để đạt được các cải tiến quy trình hiệu quả hơn.
• Hướng dẫn công cụ và kỹ thuật cơ bản của Lean Six Sigma mà Yellow Belts có thể áp dụng trong dự án cải thiện quy trình, như 5S, Kaizen, và vẽ sơ đồ quy trình.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu cả nguyên tắc Six Sigma và Lean để dẫn dắt các dự án cải tiến quy trình quan trọng trong tổ chức của họ.

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

• Phát triển sự hiểu biết toàn diện về cách tích hợp phương pháp luận Lean và Six Sigma để cải tiến quy trình.
• Có được kiến thức chuyên sâu và kỹ năng ứng dụng trong các giai đoạn Xác định, Đo lường, Phân tích, Cải thiện và Kiểm soát.
• Áp dụng các công cụ thống kê nâng cao để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích quy trình.
• Dẫn dắt và quản lý hiệu quả các dự án Six Sigma Lean.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia trình độ cao, những người muốn có được kỹ năng để xử lý các dự án Six Sigma phức tạp và đảm nhận vai trò lãnh đạo trong Six Sigma và triển khai Lean.

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

• Phát triển sự hiểu biết sâu sắc về các phương pháp và công cụ Six Sigma và Lean nâng cao.
• Dẫn dắt các dự án cải tiến quy trình phức tạp phù hợp với chiến lược của tổ chức.
• Thực hiện các phân tích thống kê phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Hiệu quả dẫn dắt các sáng kiến thay đổi và xây dựng văn hóa cải tiến liên tục.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này ở Hải Phòng nhằm vào các chuyên gia trình độ đầu cơ muốn có hiểu biết sâu hơn về phương pháp Six Sigma và nguyên tắc của nó, cũng như làm chủ quy trình DMAIC.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Có kiến thức vượt xa những nguyên lý cơ bản được đề cập trong khóa White Belt.
• Làm chủ quy trình DMAIC và học các công cụ Six Sigma nâng cao.
• Học cách đóng góp hiệu quả vào đội dự án Six Sigma và hợp tác với Green và Black Belts.
• Áp dụng phương pháp luận Six Sigma để cải thiện quy trình kinh doanh thực tế.

khóa học trực tiếp này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia cấp độ đầu vào muốn có hiểu biết cơ bản về phương pháp Six Sigma và nguyên tắc của nó.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu những kiến thức cơ bản về Six Sigma và học quy trình DMAIC.
• Hiểu vai trò và trách nhiệm cụ thể của một White Belt trong bối cảnh dự án Six Sigma.
• Học cách áp dụng các nguyên tắc Six Sigma để xác định các cơ hội cải tiến và hỗ trợ các dự án Six Sigma trong tổ chức.

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Hải Phòng dành cho các nhà khoa học muốn học và sử dụng Design of Experiments (DoE) để hiểu mối quan hệ nguyên nhân-kết quả giữa nhiều yếu tố.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu ưu điểm của các thí nghiệm thiết kế so với các phương pháp khác.
• Hiểu mối quan hệ nguyên nhân-kết quả và tương tác giữa các yếu tố.
• Học các thực hành tốt nhất và hướng dẫn để tiến hành thí nghiệm thành công.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hải Phòng (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho bất kỳ ai muốn học và nắm vững các nguyên tắc cơ bản của phân tích và mô hình kinh tế lượng.

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

• Học và hiểu các nguyên tắc cơ bản của kinh tế lượng.
• Sử dụng Eviews và các công cụ mô phỏng rủi ro.

R là một môi trường mã nguồn mở rất phổ biến cho việc tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. Khóa học này giới thiệu ngôn ngữ lập trình R cho sinh viên. Nó bao gồm các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ, thư viện và khái niệm nâng cao. Phân tích dữ liệu và vẽ biểu đồ thực tế.

Đối tượng

Nhà phát triển / phân tích dữ liệu

Thời lượng

3 ngày

Hình thức

Bài giảng và thực hành

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.

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 đại biểu đưa ra câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các câu hỏi sau:

Đã xảy ra điều gì?

• xử lý và phân tích dữ liệu
• tạo ra các biểu đồ thông tin hữu ích

Sẽ xảy ra điều gì?

• dự đoán hiệu suất tương lai
• đánh giá các dự đoán

Nên xảy ra điều gì?

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

Khóa học có thể được cung cấp dưới dạng khóa học trong lớp kéo dài 6 ngày hoặc từ xa trong một khoảng thời gian vài tuần nếu bạn muốn. Chúng tôi có thể làm việc với bạn để đưa ra khóa học phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.

Ước tính dữ liệu phi cấu trúc chiếm hơn 90% tổng lượng dữ liệu, phần lớn ở dạng văn bản. Các bài đăng trên blog, tweet, mạng xã hội và các ấn phẩm kỹ thuật số khác liên tục bổ sung vào khối lượng dữ liệu ngày càng tăng này.

Khóa học trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tập trung vào việc trích xuất thông tin chi tiết và ý nghĩa từ dữ liệu này. Sử dụng các thư viện R Language và Natural Language Processing (NLP), chúng ta kết hợp các khái niệm và kỹ thuật từ khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học tính toán để thuật toán hiểu ý nghĩa đằng sau dữ liệu văn bản. Mẫu dữ liệu có sẵn bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau theo yêu cầu của khách hàng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể chuẩn bị các tập dữ liệu (lớn và nhỏ) từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó áp dụng các thuật toán phù hợp để phân tích và báo cáo về ý nghĩa của chúng.

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, thực hành nặng nề, thi kiểm tra thường xuyên để đánh giá mức độ hiểu bài

khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các chuyên gia nhân sự và chuyên viên tuyển dụng muốn sử dụng phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học này bao gồm cả tiếp cận định tính và định lượng, kinh nghiệm thực tế và thống kê.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

Đối tượng

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

Mục tiêu khóa học

Tạo điều kiện và tự động hóa mọi loại hình phân tích tài chính với Microsoft Excel

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 này bao gồm các chủ đề nâng cao trong lập trình R.

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 này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê ở trình độ trung cấp, những người muốn chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và áp dụng các kỹ thuật học máy một cách hiệu quả trong lĩnh vực chuyên môn của họ.

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

• Hiểu và triển khai nhiều thuật toán Machine Learning.
• Chuẩn bị dữ liệu và mô hình cho các ứng dụng học máy.
• Thực hiện phân tích hậu kiểm và trực quan hóa kết quả một cách hiệu quả.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy vào các tình huống thực tế, cụ thể theo ngành.

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.

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.

Mục tiêu:

Các đại biểu sẽ có khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, trích xuất các mẫu, chọn các biến tác động đến kết quả phù hợp để dự báo một mô hình mới với kết quả dự đoán.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các công ty và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

Khóa học này dành cho những người đã có nền tảng về khoa học dữ liệu và thống kê. Các giải thích được cung cấp nhằm làm mới kiến thức cho những ai đã quen thuộc với các khái niệm hoặc để thông tin cho những người có nền tảng phù hợp.

Đối tượng

Business Các chủ sở hữu (quản lý marketing, quản lý sản phẩm, quản lý cơ sở khách hàng) và đội ngũ của họ; các chuyên gia phân tích thông tin khách hàng.

Tổng quan

Khóa học này theo dõi vòng đời của khách hàng từ việc thu hút khách hàng mới, quản lý khách hàng hiện tại để tối đa hóa lợi nhuận, giữ chân khách hàng tốt và cuối cùng là hiểu lý do tại sao khách hàng rời bỏ chúng ta. Chúng tôi sẽ làm việc với dữ liệu thực tế (ẩn danh) từ nhiều ngành công nghiệp khác nhau bao gồm viễn thông, bảo hiểm, truyền thông và công nghệ cao.

Định dạng

Đào tạo trực tiếp bởi giảng viên trong suốt năm buổi học kéo dài nửa ngày, bao gồm các bài tập trên lớp cũng như bài tập về nhà. Khóa học có thể được cung cấp dưới hình thức lớp học truyền thống hoặc trực tuyến từ xa.

Khóa học này dành cho bất kỳ ai quan tâm đến phân tích thống kê. Nó cung cấp sự quen thuộc với Minitab và sẽ tăng cường hiệu quả và hiệu suất của việc phân tích dữ liệu cũng như cải thiện kiến thức về thống kê.

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và miễn phí dành cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R được sử dụng bởi một số lượng ngày càng tăng các quản lý và nhà phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp và học thuật. R có nhiều gói khác nhau để khai thác dữ liệu.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các kỹ thuật nâng cao về Machine Learning với R khi họ từng bước thực hiện tạo một ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu và triển khai các kỹ thuật học máy không giám sát
• Áp dụng phân cụm và phân loại để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu thực tế.
• Trực quan hóa dữ liệu để nhanh chóng có được thông tin chi tiết, đưa ra quyết định và tiếp tục tinh chỉnh phân tích.
• Cải thiện hiệu suất của mô hình học máy bằng cách điều chỉnh siêu tham số.
• Đưa mô hình vào sản xuất để sử dụng trong một ứng dụng lớn hơn.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy nâng cao để trả lời các câu hỏi liên quan đến dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu lớn và hơn thế nữa.

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được ngày càng nhiều nhà quản lý và chuyên viên phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật sử dụng. R cũng thu hút được sự quan tâm của các nhà thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính, những người thấy nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của nó 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 khác nhau cho khai thác dữ liệu.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí 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 gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R cũng thu hút những người theo dõi là các nhà thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính, những người thấy nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của nó là do việc sử dụng ngày càng tăng của khai thác dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như đặt giá quảng cáo, tìm kiếm thuốc mới nhanh hơn hoặc tinh chỉnh các mô hình tài chính. R có nhiều gói dữ liệu khai thác dữ liệu đa dạng.

Khóa học này là một giới thiệu về việc áp dụng mạng神经网络被切断了，我将继续翻译剩余部分：

Khóa học này là một giới thiệu về việc áp dụng mạng neural trong các vấn đề thực tế sử dụng phần mềm R-project.

Khóa học này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và thống kê đã có kỹ năng cơ bản về lập trình R và cần nâng cao kỹ năng lập trình R.

Mục đích là cung cấp một khóa học thực tế về lập trình R nâng cao cho những người tham gia quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp này trong công việc.

Các ví dụ cụ thể theo ngành nghề được sử dụng để làm cho khóa đào tạo phù hợp với đối tượng thính giả.

Khóa học này là một phần của bộ kỹ năng Data Scientist (Khu vực: Dữ liệu và Công nghệ)

Tổ chức - Làm việc trong phòng thí nghiệm và ví dụ thực tế trên dữ liệu thật

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia ở trình 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 kiểm định thống kê phức tạp và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia 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.
• Thực hiện kiểm định t, ANOVA, MANOVA, hồi quy và phân tích tương quan.
• Áp dụng các kiểm định phi tham số, phân tích thành phần chính và phân tích nhân tố để diễn giải dữ liệu nâng cao.

Goal:

Học cách làm việc với SPSS một cách độc lập

Đối tượng:

Các nhà phân tích, nhà nghiên cứu, các nhà khoa học, sinh viên và tất cả những ai muốn có khả năng sử dụng gói SPSS và học các kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến.

Khóa học này được tạo ra cho những người đưa ra quyết định, mục tiêu chính của họ không phải là thực hiện các tính toán và phân tích, mà là hiểu chúng và có thể chọn phương pháp thống kê nào phù hợp trong kế hoạch chiến lược của tổ chức.

Ví dụ, một người tham gia tiềm năng cần đưa ra quyết định về số lượng mẫu cần thu thập trước khi họ có thể quyết định liệu sản phẩm sẽ được phát hành hay không.

Nếu bạn cần một khóa học dài hơn bao gồm những kiến thức cơ bản về tư duy thống kê, hãy xem khóa học kéo dài 5 ngày "Statistics dành cho Quản lý".

Khóa học này được thiết kế dành cho những người cần kỹ năng thống kê cơ bản. Nội dung khóa 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.

Tableau giúp mọi người nhìn thấy và hiểu dữ liệu.

Tableau giúp người dùng nhìn thấy và hiểu dữ liệu.

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

Mô tả: 

Khóa học này được thiết kế để dạy cho người dùng R cách tạo ứng dụng web mà không cần phải học lập trình script đa trình duyệt HTML, Java và CSS.

Mục tiêu:

Bao gồm các nguyên tắc cơ bản về cách ứng dụng Shiny hoạt động.

Bao gồm tất cả các chức năng đầu vào/kết quả/render/panel thường được sử dụng từ thư viện Shiny.

Khóa học trực tiếp này tại Hải Phòng (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。

Đối tượng

• người quản lý
• nhà phát triển
• nhà khoa học
• sinh viên

Định dạng khóa học

dạy và thảo luận trực tuyến HOẶC các buổi hội thảo trực tiếp

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí 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 gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R cũng thu hút những người theo dõi là các nhà thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính, những người thấy nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của nó là do việc sử dụng ngày càng tăng của khai thác dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như đặt giá quảng cáo, tìm kiếm thuốc mới nhanh hơn hoặc tinh chỉnh các mô hình tài chính. R có nhiều gói khác nhau để khai thác dữ liệu.

Khóa học này bao gồm thao tác các đối tượng trong R, bao gồm đọc dữ liệu, truy cập các gói R, viết các hàm R và tạo các đồ thị thông tin. Nó bao gồm phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các mô hình thống kê phổ biến. Khóa học hướng dẫn cách sử dụng phần mềm R (https://www.r-project.org) cả trên dòng lệnh và trong giao diện người dùng đồ họa (GUI).