Statistics Training in Việt Nam

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, 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 có hiểu biết cơ bản về Six Sigma và các nguyên tắc Lean để tích hợp chúng và cải thiện quy trình kinh doanh.

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

• Nắm vững 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 Lean và Six Sigma để đạt được cải tiến quy trình hiệu quả và hiệu suất cao hơn.
• Hướng dẫn các 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 dành cho những chuyên gia mới bắt đầu muốn hiểu sâu hơn về phương pháp luận Six Sigma và các nguyên tắc của nó, đồng thời làm chủ quy trình DMAIC.

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

• Nắm vững kiến thức vượt xa các nguyên tắc cơ bản được đề cập trong khóa học 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 cộng tác với các chuyên gia Green và Black Belt.
• Áp dụng các phương pháp luận Six Sigma vào các quy trình kinh doanh thực tế để cải thiện.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn có hiểu biết cơ bản về phương pháp luận Six Sigma và các nguyên tắc của nó.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Six Sigma và quy trình DMAIC.
• Hiểu các vai trò và trách nhiệm cụ thể của một White Belt trong bối cảnh của một 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 một tổ chức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học muốn học và sử dụng Design of Experiments (DoE) để hiểu mối quan hệ nhân quả giữa nhiều yếu tố.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (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 nguồn mở, rất phổ biến để 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 các khái niệm nâng cao. Phân tích dữ liệu và tạo đồ thị nâng cao với dữ liệu thực tế.

Đối tượng

Nhà phát triển / phân tích dữ liệu

Thời lượng

3 ngày

Định dạng

Bài giảng và thực hành

Đối tượng

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

Mục tiêu khóa học

Khóa học này sẽ giúp nâng cao sự làm quen của bạn với 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 quy trình thống kê cơ bản. Nó sẽ giải thích những hạn chế của Excel là gì và cách vượt qua chúng.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự và chuyên gia tuyển dụng muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Cấu trúc khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• 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 đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Hình thức của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• 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.

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 để sử dụng nâng cao, hộp thoại và cú pháp ngôn ngữ lệnh cho các kỹ thuật phân tích được chọn.

Đối tượng:

Các nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, sinh viên và tất cả những ai muốn có khả năng sử dụng gói SPSS ở trình độ nâng cao và học các mô hình thống kê được chọn. Khóa đào tạo giải quyết các vấn đề phân tích phổ quát và dành riêng cho một ngành cụ thể.

Đối tượng:

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

Goal:

Kiến thức sâu rộng về quản trị cụm 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 kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu và thống kê. Các giải thích được đưa ra nhằm củng cố kiến thức cho những ai đã quen thuộc với các khái niệm này hoặc cung cấp thông tin cho những người có nền tảng phù hợp.

Khóa đào tạo "Mathematica - Giới thiệu, Trực quan hóa và Trình bày Dữ liệu" dành cho những người tham gia có kiến thức toán học cơ bản. Mathematica, một công cụ toán học mạnh mẽ, cho phép thực hiện các phép tính hiệu quả, tạo tài liệu văn bản, xây dựng biểu đồ và trình bày dữ liệu. Người tham gia sẽ có được các kỹ năng thực hành trong việc sử dụng Mathematica, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như toán học, vật lý, sinh học, phân tích tài chính và các lĩnh vực khác.

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 giúp làm quen với phần mềm Minitab và sẽ nâng cao hiệu quả và năng suất phân tích dữ liệu của bạn, đồng thời cải thiện kiến thức về thống kê.

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 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 ứng dụng mạng nơ-ron trong các bài toán thực tế bằng phần mềm R-project.

Khóa học này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê đã có các kỹ năng R & C++ cơ bản và kỹ năng viết mã R, và cần nâng cao kỹ năng viết mã R.

Mục đích là cung cấp một khóa học lập trình R nâng cao, thực tế 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 được sử dụng để làm cho việc đào tạo phù hợp với đối tượng.

Khóa học này là một phần của bộ kỹ năng Nhà khoa học dữ liệu (Lĩnh vực: Dữ liệu và Công nghệ)

Tổ chức – Thực hành và ví dụ thực tế trên dữ liệu thực tế

Scilab là một ngôn ngữ cấp cao, được phát triển tốt, miễn phí và mã nguồn mở, dành cho việc thao tác dữ liệu khoa học. Được sử dụng cho thống kê, đồ họa và hoạt ảnh, mô phỏng, xử lý tín hiệu, vật lý, tối ưu hóa, v.v., cấu trúc dữ liệu trung tâm của nó là ma trận, đơn giản hóa nhiều loại vấn đề so với các lựa chọn thay thế như FORTRAN và các dẫn xuất của C. Nó tương thích với các ngôn ngữ như C, Java và Python, khiến nó phù hợp để sử dụng như một phần bổ sung cho các hệ thống hiện có.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ tìm hiểu những ưu điểm của Scilab so với các lựa chọn thay thế như Matlab, kiến thức cơ bản về cú pháp Scilab cũng như một số hàm nâng cao và giao diện với các ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi khác, tùy theo nhu cầu. Khóa học sẽ kết thúc với một dự án ngắn tập trung vào xử lý hình ảnh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ nắm vững các hàm cơ bản và một số hàm nâng cao của Scilab, đồng thời có nguồn tài liệu để tiếp tục mở rộng kiến thức của mình.

Đối tượng

• Các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu, đặc biệt quan tâm đến xử lý hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu, với một dự án cuối khóa

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 thiết kế dành cho những người ra quyết định, những người có mục tiêu chính không phải là thực hiện tính toán và phân tích, mà là hiểu chúng và có thể lựa chọn các phương pháp thống kê phù hợp trong việc lập 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 xem sản phẩm có nên được ra mắt hay không.

Nếu bạn cần một khóa học dài hơn bao gồm những kiến thức cơ bản nhất về tư duy thống kê, hãy xem chương trình đào tạo 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 các kiến thức thống kê nâng cao. Khóa học giải thích hầu hết các công cụ thường được sử dụng trong nghiên cứu, phân tích và dự báo. Nó cung cấp những 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 có cùng nền tảng và mục tiêu.

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

Khóa học này nhằm mục đích cung cấp cho các nhà nghiên cứu sự hiểu biết về các nguyên tắc thiết kế và phân tích thống kê, cũng như tính liên quan của chúng đối với nghiên cứu trong nhiều ngành khoa học khác nhau.

Khóa học bao gồm một số phương pháp xác suất và thống kê, chủ yếu thông qua các ví dụ thực tế. Chương trình đào tạo này bao gồm khoảng 30% bài giảng lý thuyết và 70% bài kiểm tra có hướng dẫn và thực hành trong phòng thí nghiệm.

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

Đối với các khóa học công khai, chúng tôi sử dụng các ví dụ hỗn hợp.

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

Khóa học này có thể được cung cấp dưới dạng khóa học kết hợp, tức là có bài tập về nhà và bài tập.

Tableau giúp mọi người xem và hiểu dữ liệu.

Tableau giúp mọi người xem và hiểu dữ liệu.

Bộ Tidyverse là một tập hợp các gói R đa năng để làm sạch, xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Một số gói bao gồm: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr và tibble.

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

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

• Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn
• Rút ra những kết luận hữu ích từ nhiều tập dữ liệu mẫu
• Lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu để trả lời các câu hỏi thăm dò
• Chuyển đổi dữ liệu đã xử lý thành các biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tần suất thông tin
• Nhập và lọc dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Excel, CSV và tệp SPSS

Đối tượng

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

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề

Mô tả:

Đây là một khóa học được thiết kế để dạy người dùng R cách tạo ứng dụng web mà không cần học cross-browser HTML, Javascript và CSS.

Mục tiêu:

Cung cấp kiến thức cơ bản về cách ứng dụng Shiny hoạt động.

Bao gồm tất cả các hàm nhập/xuất/kết xuất/bảng điều khiển thường được sử dụng từ thư viện Shiny.

Môi trường tích hợp của Wolfram giúp nó trở thành một công cụ hiệu quả để phân tích và trình bày dữ liệu. Khóa học này bao gồm các khía cạnh của Ngôn ngữ Wolfram liên quan đến phân tích, bao gồm tính toán thống kê, trực quan hóa, nhập và xuất dữ liệu, cũng như tự động tạo báo cáo.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn thực hiện dự báo chuỗi thời gian và tự động hóa các quy trình phân tích dữ liệu bằng R.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các kỹ thuật dự báo trong R.
• Áp dụng các mô hình làm mịn mũ và ARIMA cho phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng gói ‘forecast’ để tạo ra các mô hình dự báo chính xác.
• Tự động hóa các quy trình dự báo cho các ứng dụng kinh doanh và nghiên cứu.

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).