Kỳ thi viết lần 1 Chuyên viên Phân tích Điều tra Xã hội năm 2026

Học nhanh các chức năng cốt lõi của SPSS để vượt qua kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Điều tra Xã hội cấp độ 2. Từ nhập dữ liệu đến thống kê mô tả, phân tích chéo, kiểm định t-test, phân tích phương sai, phân tích tương quan và hồi quy, bạn sẽ được học các bí quyết SPSS cùng với lời giải chi tiết để chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực hành.

Phân tích dữ liệu hoàn tất với công cụ này. Bắt đầu với phân tích dữ liệu trí tuệ nhân tạo Orange mà không cần mã hóa!

Nếu bạn đang loay hoay với số liệu thống kê của trường đại học, bí quyết từ một tiền bối từng ở vị trí tương tự. Nắm vững số liệu thống kê cơ bản bằng lập trình R.

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.

Học về Suy luận Bayes (Bayesian Inference), một phương pháp cốt lõi trong suy luận thống kê, và phương pháp Định lượng Hayashi chuyên biệt cho phân tích dữ liệu định danh. Thông qua việc sử dụng SPSS Bayesian Statistics, người học sẽ thực hành các phân tích thống kê đa dạng như tỷ lệ nhị thức, sự khác biệt trung bình, hệ số tương quan, mô hình hồi quy, phân tích biến phương sai, đồng thời nắm vững các phương pháp định lượng từ 1 đến 4 giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các biến định danh.

Thấu hiểu bản chất của thị trường tuyển dụng thông qua các khái niệm kinh tế học và thống kê, từ đó thiết kế lại chiến lược tìm việc và nhảy việc thành một bài toán xác suất dựa trên dữ liệu, thay vì dựa vào cảm tính hay cuộc đua bằng cấp. Thay vì tích lũy thêm chứng chỉ, đây là chiến lược chuyển đổi "ván bài" sang một "sân chơi" tuyển dụng hợp lý hơn bằng cách sử dụng AI để trực tiếp thu thập và phân tích dữ liệu tin tuyển dụng cũng như dữ liệu doanh nghiệp, từ đó sàng lọc thị trường và những vị trí có khả năng trúng tuyển cao. Dựa trên các khái niệm cốt lõi của kinh tế học và thống kê, phương pháp này sử dụng AI như một công cụ để hệ thống hóa chiến lược hồ sơ, phỏng vấn và ứng tuyển, giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể hình thành tư duy tìm việc dựa trên dữ liệu. Ngoài ra, người học sẽ trực tiếp xây dựng một trợ lý AI tuyển dụng làm việc 24/24 cho riêng mình bằng phương pháp "Vibe Coding" dựa trên AI mà người không chuyên cũng có thể làm được, để sử dụng ngay như một danh mục hồ sơ năng lực (portfolio) trong quá trình tìm việc thực tế.

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.

Khóa học này đề cập đến những tác động thực tế của các phương pháp định lượng đối với các doanh nghiệp quan trọng nhất hiện nay. Người học sẽ được làm quen với các phương pháp định lượng cốt lõi giúp tạo ra lợi thế cạnh tranh như khai thác dữ liệu, tối ưu hóa động và mô phỏng.

Những số liệu thống kê bạn học ở trường quá khó hiểu phải không? Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu những số liệu thống kê gây nhầm lẫn cho dù bạn có giải thích chúng bao nhiêu đi chăng nữa. Nếu bạn thực hiện thủ công từng bước thông qua Excel, bạn sẽ hiểu được những khái niệm thống kê mà trước đây bạn chưa hiểu! Một trải nghiệm tuyệt vời khiến những thống kê nhàm chán trở nên thú vị! Tôi sẽ tặng nó cho bạn như một món quà. :)

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.

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.

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

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

Tôi đã gói trọn những điều muốn chia sẻ với các bạn Junior PM/PO đang phải nỗ lực tự thân vận động vì thiếu người dẫn dắt (mentor) giỏi. Tôi sẽ chia sẻ tận tình các kỹ năng đa dạng và mô hình tư duy (Mental Models) mà những PM/PO làm việc hiệu quả đang sử dụng.

"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).

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!

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

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.

Bạn đã bao giờ cảm thấy thất vọng khi tạo ra một sản phẩm B2B vì không có nội dung bao gồm nó chưa? Chúng tôi sẽ giải thích những điểm tương đồng và khác biệt giữa sản phẩm B2B và B2C một cách dễ hiểu dựa trên sự nghiệp thực tế của Yeonghwa.

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.

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