강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

Thế giới qua con số thống kê, diễn giải bằng AI

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

17 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • papadave
ChatGPT
ChatGPT
Statistics
Statistics
AI
AI
Python
Python
ChatGPT
ChatGPT
Statistics
Statistics
AI
AI
Python
Python

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Phân tích thống kê và dữ liệu dễ dàng bằng ChatGPT và áp dụng vào công việc.

  • Tìm hiểu nguyên lý hoạt động, nghiên cứu điển hình và thực hành các mô hình phân tích đa dạng như lý thuyết thống kê, học máy, học sâu.

  • Phát triển mô hình phân tích thống kê và dữ liệu và triển khai hệ thống bằng ChatGPT

  • Tìm kiếm dữ liệu bằng ChatGPT, tạo dữ liệu, viết luận văn nghiên cứu, tạo tài liệu bài giảng

  • Giải quyết vấn đề và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế

  • Phân tích dữ liệu thực tế và ứng dụng nhiều công cụ phân tích như Excel, Orange3, My GPT.

Ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu khác nhau

"Nhìn thế giới qua số liệu thống kê, diễn giải nó qua AI"


🎯 Tôi sẽ học được gì từ bài giảng?

  • Hiểu được nhu cầu về thống kê và thống kê AI trong việc ra quyết định và tìm hiểu cách sử dụng Trợ lý AI.


  • Phát triển các kỹ năng thực tế trong phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và kiểm định giả thuyết để hiểu các đặc điểm và cấu trúc của dữ liệu.


  • Tìm hiểu cách sử dụng nhiều công cụ phân tích khác nhau như Excel, Orange3, ChatGPT và NodeXL.


  • Tìm hiểu nhiều kỹ thuật thống kê và mô hình phân tích dữ liệu khác nhau.

  • Tìm hiểu cách tìm dữ liệu ChatGPT, tạo dữ liệu và xây dựng hệ thống mô hình phân tích.

  • Tìm hiểu cách viết bài nghiên cứu thực nghiệm với ChatGPT.


📌 Các lĩnh vực sử dụng bài giảng

  • Quyết định và dự đoán nhanh chóng dựa trên dữ liệu

  • Phát triển chiến lược tiếp thị và phân tích khách hàng và thị trường

  • Triển khai các hệ thống mô hình phân tích khác nhau

  • Tiền xử lý dữ liệu và xác minh lỗi

  • Phân tích nghiên cứu trước đây và viết bài báo

  • Viết tài liệu bài giảng về thống kê và phân tích dữ liệu


Sau khi tham gia bài giảng, bạn sẽ có thể tạo ra những kết quả như thế này.

AI giúp phân tích thống kê trở nên dễ dàng.

Làm cho việc phân tích dữ liệu trở nên thú vị và tự tin.

Bạn có thể tạo mã nguồn để phân tích dữ liệu và thống kê.


Nó cung cấp hỗ trợ có hệ thống và giúp tiết kiệm thời gian viết bài nghiên cứu và tài liệu bài giảng.

  • Tôi sẽ hiểu và làm tốt được những gì sau khi tham dự buổi thuyết trình?


  • Hãy nêu càng cụ thể càng tốt về cách học sinh có thể thay đổi.

Nội dung học tập

  • Thống kê kết hợp AI để hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng.

  • AI giúp việc lập kế hoạch phân tích dữ liệu lớn, thu thập và xử lý trước dữ liệu, phân tích dữ liệu, phát triển mô hình phân tích và xây dựng hệ thống trở nên dễ dàng và dễ hiểu hơn.

  • Chúng tôi nhanh chóng xử lý việc xác định vấn đề, phân tích nghiên cứu trước đó, tạo bảng câu hỏi, thiết lập và xác minh giả thuyết, phân tích thống kê và giải thích kết quả, cũng như tổ chức tài liệu tham khảo cần thiết cho việc viết bài báo.

  • Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng công cụ Oranage3 và Excel để phân tích thống kê.

Biểu đồ phân tán dữ liệu

Triển khai phân tích dữ liệu thăm dò hỗ trợ bởi AI (EDA)

  • Bạn có thể kiểm tra đặc điểm của dữ liệu trong các tập dữ liệu chỉ bằng một cái nhìn thoáng qua.

Tiền xử lý dữ liệu bằng AI

  • Chỉ cần bạn có tập dữ liệu, nó có thể giúp bạn thực hiện nhiều tác vụ xử lý dữ liệu khác nhau.


Biểu đồ tứ phân vị dữ liệu

Mã nguồn phân tích dữ liệu

Viết mã mô hình phân tích

  • Nó tạo ra mã nguồn phù hợp với nhiều môi trường phát triển khác nhau như VS Code và Colab.

Viết bài báo và tài liệu bài giảng

  • Hỗ trợ viết tài liệu khóa học về phân tích dữ liệu và phân tích thống kê.

  • Giúp bạn viết các bài báo nghiên cứu.

Giả thuyết nghiên cứu luận án

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

  • Khóa học này dựa trên tài liệu bài giảng của trường đại học, do đó giúp bạn có được lý thuyết có hệ thống và các nghiên cứu điển hình.

Môi trường thực hành

  • Google Colab, môi trường phát triển Python (VS Code, WSL (Ubuntu 22.04.5 LTS))

  • Công cụ sử dụng: Công cụ phân tích Excel, Orange3, mã Python

  • Thông số kỹ thuật PC: Dành cho việc học tập chung

Tài liệu học tập

  • PDF, liên kết đám mây, văn bản, mã nguồn, v.v.

  • Excel, Orange3, ChaGPT4.o


Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Các tác vụ Excel đơn giản

  • Bài giảng này dựa trên tài liệu giảng dạy của trường đại học.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người ra quyết định dựa trên dữ liệu

  • Chiến lược gia marketing dựa trên dữ liệu và thống kê.

  • Người chuẩn bị luận văn nghiên cứu dựa trên phân tích dữ liệu

  • Người gặp khó khăn trong việc sử dụng thống kê và phân tích dữ liệu trong công việc

  • Người quan tâm đến phân tích thống kê dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Thao tác Excel đơn giản

  • Dùng chatGPT đơn giản

Xin chào
Đây là

82

Học viên

16

Đánh giá

4.4

Xếp hạng

3

Các khóa học

Kinh nghiệm làm việc

  • [Cựu] Công nghệ mạng LG Uplus

  • [Cũ] Lập kế hoạch dịch vụ thông tin Homeplus

  • [Cựu] Viện Nghiên cứu Hội tụ Dasan Networks

    [현] Giám khảo thẩm định công nghệ Blockchain/Trí tuệ nhân tạo tại NIPA/NIA/IITP [현] Giáo sư thỉnh giảng Khoa Khoa học Thông tin AI, Trường Cao học Khoa học Thông tin và Lưu trữ, Đại học Myongji [현] Khoa Kỹ thuật Hội tụ, Trường Cao học Venture, Đại học Hoseo

  • [현] Giám khảo thẩm định công nghệ Blockchain/Trí tuệ nhân tạo tại NIPA/NIA/IITP

  • [현]Giáo sư thỉnh giảng Khoa Khoa học Thông tin AI, Trường Cao học Khoa học Thông tin và Lưu trữ, Đại học Myongji

  • [현] Giáo sư thỉnh giảng Khoa Kỹ thuật Hội tụ, Trường Sau đại học Venture, Đại học Hoseo

  • [Hiện] Giảng viên thỉnh giảng Cao học Thông tin Hội tụ, Đại học Cyber Korea

  • [Hiện] Sáng lập/Giám đốc điều hành Smart Core Solution

Nghiên cứu

  • Giao thức giám sát không kết nối sử dụng phương thức Mainstream-Hiệp hội Khoa học Thông tin Hàn Quốc

  • Phân tích so sánh hiệu suất dự báo bụi mịn (PM2.5) dựa trên thuật toán Deep Learning - Tạp chí Thông tin Hội tụ (Journal of Convergence for Information Technology)

  • Phân tích mạng lưới trí tuệ về vi nhựa dựa trên dữ liệu lớn - Tạp chí Thông tin Hội tụ

  • Phân tích so sánh xu hướng nghiên cứu vi nhựa tại Hàn Quốc, Trung Quốc và Nhật Bản bằng khai phá văn bản - Tạp chí Thông tin Hội tụ

  • Phân tích xu hướng nghiên cứu công nghệ giọng nói AI dựa trên mô hình hóa chủ đề và phân tích mạng lưới - Tạp chí Thông tin Hội tụ

Lĩnh vực quan tâm

  • Phân tích dữ liệu và dự báo thống kê

  • Nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

  • Blockchain/ NFT

Chương trình giảng dạy

Tất cả

26 bài giảng ∙ (15giờ 1phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

2.057.301 ₫

Khóa học khác của papadave

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!