Lợi ích của học viên
Mục tiêu khóa học
- Biết cách dùng công cụ R & Python trên môi trường Google Colab, Jupyter,Anaconda Spyder,...
- Hiểu rõ các mô hình phân tích hồi quy - áp dụng kiến thức toán học, kinh tế lượng, xác suất thống kê, để phân tích dữ liệu trên công cụ R
- Biểu diễn dữ liệu từ những kết quả của phân tích.
- Biết cách sử dụng các thư viện có sẵn trong R để viết các Model thống kê, phân tích dữ liệu.
- Làm chủ được kỹ năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu có số lượng lớn thường gặp trong tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, viễn thông, CNTT, ...
Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?
- Tính ứng dụng cao: Nội dung khóa học sẽ có hai phần chính là giới thiệu về các kiến thức thống kê, phân tích định lượng và Ứng dụng của phân tích định lượng. Trong đó phần ứng dụng sẽ được giảng viên chú trọng hơn cả. Kinh tế, xã hội, chứng khoán, đầu tư, … hay bất kỳ vấn đề nào mà học viên quan tâm, các bạn đều có thể ứng dụng để có cái nhìn sâu hơn về những lĩnh vực này, từ đó, phát triển tốt hơn.
- Đón đầu xu hướng: Trong thời kì cuộc đua công nghệ đang diễn ra như hiện nay, chuyên gia phân tích dữ liệu là công việc đang có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Lí do là vì hệ thống dữ liệu được coi là nguồn tài nguyên vô cùng quan trọng cho mọi hoạt động sản xuất kinh doanh. Dễ thấy số lượng trường đại học mở đào tạo chuyên ngành Phân tích dữ liệu còn rất ít, chủ yếu là các trường quốc tế. Là một người nhạy bén, bạn không nên bỏ qua xu hướng này.
- Đảm bảo chất lượng: Khóa học được đội ngũ Giảng viên Trường CNTT & TT, Đại học Bách Khoa HN xây dựng. Là trường CNTT hàng đầu Việt Nam, các bạn học viên không cần thiết phải lo lắng và so sánh về chất lượng.
- Giảng viên giàu kinh nghiệm: Giảng viên là các chuyên gia trong lĩnh vực giảng dạy, đang công tác tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội. Với kinh nghiệm nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy, tham gia các dự án thực tế, giảng viên sẽ trở thành người đồng hành và chia sẻ nhằm giúp học viên giải đáp được các vấn đề còn băn khoăn trong quá trình học tập và làm việc.
- Cơ hội việc làm: Sau khi kết thúc khóa học bạn có thể xin việc với vị trí phân tích dữ liệu (Data Analyst) tại các cơ quan, tổ chức doanh nghiệp. Đây là khóa học nền tảng để các bạn có thể học nâng cao hơn về Data Science
Dự án của học viên
Thông tin giảng viên
TS. Ban Hà Bằng
Giảng viên Bộ môn Khoa Học Máy Tính - Đại học Bách Khoa Hà Nội
Thông tin lộ trình học
1.1. Giới thiệu về phương pháp phân tích định lượng
1.2. Tóm tắt về thống kê
1.3. Ngôn ngữ thống kê R
1.4. Ngôn ngữ R và phần mềm RStudio
1.5. Nhập liệu biên tập và lưu trữ dữ liệu với R
1.6. Làm bài tập với R
2.1. Chọn mẫu và các phương pháp chọn mẫu
2.2. Các đại lượng thống kê
2.3. Phân phối mẫu
2..4. Ước lượng và kiểm định
2.5. Thực hành trên R.
3.1. Các loại biểu đồ và ý nghĩa.
3.2. Mất mát dữ liệu và xử lý.
3.3. Thực hành
4.1. Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính
4.2. Diễn giải mô hình hồi quy tuyến tính
4.3. Đánh giá mô hình
4.4. Thực hành trên R
Giới thiệu mô hình hồi quy đa biến
Diễn giải mô hình.
Cộng tuyến trong hồi quy đa biến.
Tìm mô hình tối ưu.
Thực hành trên R.
Giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến
Diễn giải mô hình.
Giới thiệu các độ đo.
Lựa chọn mô hình theo chỉ số AIC và BIC.
Thực hành trên R.
Giới thiệu mô hình hồi quy dạng bảng.
Diễn giải mô hình.
Thực hành trên R
Giới thiệu mô hình hồi quy logistic
Xây dựng mô hình
Diễn giải mô hình
Thực hành trên R
Giới thiệu trường phái thống kê Bayes
So sánh trường phái thống kê Bayes và trường phái thống kê tần suất
Tính toán Bayes
Thực hành trên R
Quá trình trung bình trượt MA: phân tích và dự báo
Quá trình tự hồi quy AR: phân tích và dự báo
Quá trình ARMA: phân tích và dự báo.
Quá trình ARIMA: phân tích và dự báo.
Thực hành trên R.
TỔNG KẾT - TRAO CHỨNG NHẬN
Cảm nhận của học viên
Câu hỏi thường gặp
Bạn đang học hoặc đã đăng ký một khóa học mà muốn đổi sang khóa khác thì phí đổi là 500,000/ lần đổi
Khi bạn đăng ký tham gia chương trình học, bạn sẽ được bảo lưu khóa học nếu chưa có thời gian học
Giảng viên, các trợ giảng sẽ hỗ trợ sau giờ học. Các khóa sẽ có cộng đồng trên Facebook và Zalo để hỗ trợ lẫn nhau.
Mỗi buổi học online sẽ được record lại và gửi lại cho học viên theo quy định của lớp
Khóa học dành cho mọi trình độ, dạy từ cơ bản đến nâng cao. Tuy nhiên, dù ở trình độ nào khóa học yêu cầu nỗ lực và kiên trì nhất định của học viên. Hãy chắc chắn bạn có đủ tinh thần để theo khóa học nhé!
