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

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 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 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 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.

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 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.

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).

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 giới thiệu về việc áp dụng mạng nơron trong các vấn đề thực tế bằng 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 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