[Big Data Learning Center] *Miễn phí* Open House lần thứ 69, 70 - Thống kê Bayes | Định lượng hóa các hạng mục

Bạn sẽ học thông qua thực hành thực hành mọi thứ từ cách sử dụng KNIME cơ bản đến các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao và có được các kỹ năng phân tích áp dụng cho dữ liệu thực.

Bạn sẽ được học về kỹ thuật Bootstrapping trong Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) và phân tích dữ liệu đa cấp bằng Mô hình tuyến tính thứ bậc (HLM). Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trở thành chuyên gia thống kê có khả năng phân tích các dữ liệu nghiên cứu phức tạp, từ các tính năng nâng cao của phần mềm AMOS đến việc ứng dụng thực tiễn HLM. Khóa học giúp bạn nắm vững cả lý thuyết lẫn thực hành thông qua các trường hợp nghiên cứu thực tế trong các lĩnh vực giáo dục, tâm lý học, xã hội học và y tế.

Mục tiêu của Open House lần thứ 65 là chứng tỏ rằng việc phân tích dữ liệu được phong phú hơn bằng cách chuyển đổi các loại biến. Nó chủ yếu liên quan đến việc tính điểm, tạo nhóm và chia tỷ lệ tối ưu. Open House lần thứ 66 sẽ dạy bạn chi tiết về khái niệm và hiểu biết về tác động biên và phân tích nhóm con.

Open House lần thứ 63 giải thích khái niệm về kích thước hiệu ứng và kết quả đầu ra kích thước hiệu ứng SPSS. Nó cũng bao gồm các khái niệm về cỡ mẫu và sức mạnh, cũng như các phương pháp phân tích sức mạnh trong SPSS. Open How lần thứ 64 tìm hiểu chi tiết về sự mở rộng và phát triển của hồi quy tuyến tính.

Tìm hiểu về PSM bằng cách sử dụng KoreaPlus SPSS.

Tìm hiểu về Phân tích văn bản bằng cách sử dụng KoreaPlus SPSS.

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc cơ bản cho khoa học máy tính và kỹ thuật. Khóa học tập trung vào các định nghĩa toán học, chứng minh và các phương pháp có thể áp dụng, đồng thời nghiên cứu nhiều chủ đề khác nhau như ký hiệu logic, phương pháp chứng minh, tập hợp, quan hệ và lý thuyết đồ thị.

Chúng tôi luôn ủng hộ và chúc bạn thi đỗ trong kỳ thi sắp tới. Bài giảng được xây dựng dựa trên nội dung có trong tài liệu PDF, tiến hành theo trình tự: Giải thích lý thuyết → Tổng hợp các khái niệm cốt lõi → Giải đề thi đã từng xuất hiện. Bạn có thể tải giáo án tại Challenge. Nội dung được thiết kế để người học có thể tự hệ thống lại kiến thức và học lặp đi lặp lại nhiều lần.

Open House lần thứ 63 giải thích khái niệm về kích thước hiệu ứng và kết quả đầu ra kích thước hiệu ứng SPSS. Nó cũng bao gồm các khái niệm về cỡ mẫu và sức mạnh, cũng như các phương pháp phân tích sức mạnh trong SPSS. Open How lần thứ 64 tìm hiểu chi tiết về sự mở rộng và phát triển của hồi quy tuyến tính.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

Khóa học này giới thiệu cho sinh viên các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu trong ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ được khám phá các chủ đề như xác suất, thống kê và đại số tuyến tính, tất cả đều nằm trong bối cảnh của lĩnh vực tài chính.

Bạn sẽ được học về kỹ thuật Bootstrapping trong Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) và phân tích dữ liệu đa cấp bằng Mô hình tuyến tính thứ bậc (HLM). Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trở thành chuyên gia thống kê có khả năng phân tích các dữ liệu nghiên cứu phức tạp, từ các tính năng nâng cao của phần mềm AMOS đến việc ứng dụng thực tiễn HLM. Khóa học giúp bạn nắm vững cả lý thuyết lẫn thực hành thông qua các trường hợp nghiên cứu thực tế trong các lĩnh vực giáo dục, tâm lý học, xã hội học và y tế.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Khóa học này khám phá các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu cho ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và các quá trình ngẫu nhiên, dưới sự hướng dẫn của các nhà toán học từ MIT và các chuyên gia trong ngành.

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Khóa học này được xây dựng dựa trên các nền tảng lập trình Python, nhấn mạnh vào tư duy máy tính và các nguyên tắc khoa học dữ liệu. Người học sẽ khám phá cách tính toán có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề thực tế, giúp họ có khả năng viết các chương trình chức năng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Khóa học này giới thiệu các phương pháp khai thác dữ liệu để giải đáp các vấn đề được quan tâm về văn hóa, xã hội, kinh tế và chính sách. Người học sẽ được nghiên cứu các khái niệm thiết yếu về xác suất và thống kê, cùng với các kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại như hồi quy, kinh tế lượng và trực quan hóa dữ liệu.

Đây là khóa học thực hành SPSS giúp những người không chuyên về thống kê cũng có thể dễ dàng theo kịp. Bạn sẽ được học từng bước các chức năng cốt lõi của bài thi thực hành, từ nhập dữ liệu đến phân tích hồi quy, để hoàn thành mục tiêu thi đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Nghiên cứu Xã hội cấp độ 2.

Khi mức độ phổ biến và sự quan tâm đến AB Test ngày càng tăng, chúng tôi sẽ thông báo cho bạn về bài giảng AB Test đầu tiên của Hàn Quốc ngay bây giờ!

Hiểu bản chất của việc trực quan hóa dữ liệu là sự cân bằng giữa độ chính xác khoa học và biểu đạt thẩm mỹ, đồng thời học tập một cách hệ thống từ các nguyên tắc màu sắc, ký hiệu hóa cho đến thiết kế biểu đồ. Thông qua việc tận dụng các thuộc tính thị giác dựa trên nguyên lý khoa học nhận thức, khóa học giúp hoàn thiện năng lực giao tiếp dữ liệu có tính tin cậy và sức thuyết phục trong thực tế công việc.

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

"Tôi đã thực hiện nghiên cứu người dùng rồi... nhưng liệu đây có thực sự là kết quả đại diện cho tất cả người dùng không?" Nếu bạn đang băn khoăn về điều này, hãy chú ý! Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách tăng sức thuyết phục cho thiết kế của bạn dựa trên dữ liệu. ✅ Giải thích các thuật ngữ thống kê phức tạp một cách cực kỳ dễ hiểu. ✅ Chọn lọc 3 phương pháp kiểm định giả thuyết cốt lõi cần thiết cho thực tế UX, giới thiệu tỉ mỉ từ nguyên lý đến thực hành. ✅ Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu người dùng đơn giản bằng AI mà không tốn chi phí và không lo bị ảo giác (hallucination).

Hãy cùng trau dồi năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!