Khóa học cung cấp các kiến thức về công cụ R, ngôn ngữ Python để có thể áp dụng trong việc phân tích dữ liệu.
Chưa mở lớp
Đơn vị đào tạo
Main organization
Giới thiệu về khóa học
MỤC TIÊU CỦA KHÓA HỌC
- Học viên biết cách dùng công cụ R, Python trên môi trường Goolge Colab để có thể áp dụng trong việc phân tích dữ liệu.
- Học viên sẽ 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
- Học viên biết cách biểu diễn dữ liệu từ những kết quả của phân tích.
- Học viên biết cách sử dụng các thư viện có sẵn trong R và Python 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, …
ĐỐI TƯỢNG CỦA KHÓA HỌC
- Sinh viên, nghiên cứu sinh nhóm ngành kinh tế, chính trị, xã hội, khoa học, etc. cần kỹ năng lập trình ứng dụng cho việc làm bài tập nghiên cứu, khóa luận tốt nghiệp và học bổ trợ cho công việc sau này
- Người đi làm trong ngành kinh tế, tài chính, thống kê, khoa học xã hội cần học kỹ năng phân tích thống kê dữ liệu để bổ trợ cho công việc.
- Những người đang muốn theo nghề Data Analyst, Data Scientist chuyên nghiệp
- Bất cứ ai muốn hiểu biết về ứng dụng của ngôn ngữ R + Python cho việc phân tích thống kê, phân tích dữ liệu bắt đầu học từ số 0
Nội dung khóa học
Buổi 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
- Giới thiệu về phương pháp phân tích định lượng
- Tóm tắt về thống kê
- Lịch sử AI
- Ngôn ngữ lập trình python và ngôn ngữ thống kê R
- Ngôn ngữ R và phần mềm RStudio
- Nhập liệu biên tập và lưu trữ dữ liệu với R, Python
- Làm bài tập với R, Anaconda Spyder
Buổi 2+3. Thống kê mô tả + Thực hành
- Chọn mẫu và các phương pháp chọn mẫu
- Các đại lượng thống kê
- Phân phối mẫu
- Ước lượng và kiểm định
- Thực hành trên R.
Buổi 4+5. Biểu diễn dữ liệu
- Các loại biểu đồ và ý nghĩa.
- Mất mát dữ liệu và xử lý.
- Thực hành
Buổi 6+7. Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
- Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính
- Diễn giải mô hình hồi quy tuyến tính
- Đánh giá mô hình
- Thực hành trên R
Buổi 8+9. Hồi quy đa biến
- 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.
Buổi 10+11 Hồi quy phi tuyến
- Giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến
- Diễn giải mô hình.
- Thực hành trên R.
Buổi 12+13 Hồi quy dữ liệu bảng
- Giới thiệu mô hình hồi quy dạng bảng.
- Diễn giải mô hình.
- Thực hành trên R
Buổi 14+ 15 Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
- Giới thiệu bài toán.
- Mô hình thống kê cho bài toán.
- Kiểm định mô hình.
- Thực hành trên R, python
Project
TỔNG KẾT - TRAO CHỨNG NHẬN