Bây giờ là lúc trả lời dựa trên dữ liệu thay vì kinh nghiệm! Nếu bạn định lượng độ tin cậy bằng kiến thức thống kê và trình bày nó làm bằng chứng, sức thuyết phục của bạn sẽ tăng lên vô tận!
Thống kê mô tả và khả năng hiển thị để đọc và tóm tắt dữ liệu được thu thập
Khả năng dự đoán dữ liệu trong tương lai thông qua xác suất và suy luận
Các khả năng phân tích thống kê khác nhau như kiểm tra chi bình phương, kiểm tra T và phân tích hồi quy
Khả năng tìm ra cách tối ưu để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế
Tìm hiểu các số liệu thống kê có thể áp dụng trực tiếp vào thực tế.
Khám phá các nguyên lý thống kê trong cuộc sống! 📈
🔹Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!
Tôi sợ toán nên tôi thích thống kê
Bất cứ ai cảm thấy một rào cản
Dự án phân tích dữ liệu
Những người muốn phát triển kỹ năng lập kế hoạch
Áp dụng phân tích thống kê trực tiếp vào thực hành
Dành cho những ai muốn ứng tuyển và tìm hiểu sâu hơn
Khả năng phân tích kinh doanh
Những người muốn tu luyện
Khóa học này được thiết kế để cung cấp kiến thức thống kê từng bước, có thể áp dụng liên tục vào thực tế. Ngay khi bạn nắm vững kiến thức thống kê cần thiết cho công việc thực tế, bạn sẽ thành thạo việc sử dụng các công cụ phân tích và tạo ra những hiểu biết kinh doanh mang lại kết quả. Hãy học thống kê thực hành một lần và áp dụng chúng một cách nhất quán!
Chúng tôi bắt đầu bằng cách sắp xếp các khái niệm thống kê cơ bản nhất, từ kiểu dữ liệu đến phương sai và độ lệch chuẩn. Khóa học này không chỉ là một hướng dẫn, mà còn là một cẩm nang giúp bạn hiểu các khái niệm thông qua các ví dụ kết hợp với các tình huống kinh doanh. Bằng cách giải quyết các ví dụ thực tế, bạn sẽ có được sự hiểu biết vững chắc về cả thống kê và ứng dụng thực tế mà không cảm thấy nhàm chán.
Bằng cách tập trung vào các câu hỏi trắc nghiệm (BQ) thực hành thay vì phân tích thống kê lý thuyết, bạn có thể phát triển ngay lập tức kỹ năng hiểu và lập kế hoạch dự án. Chương trình giảng dạy tiết kiệm thời gian và thiết thực này giúp giảm thiểu sự kém hiệu quả của việc ghi nhớ lý thuyết và áp dụng vào thực tế, tập trung vào các ví dụ và thực hành.
💡 Sau khi tham gia Lớp học nâng cao về phân tích thống kê, bạn sẽ có thể có được những kỹ năng này.
Khởi động dữ liệu
Chúng ta hãy kiểm tra sự không chắc chắn của các ước tính bằng cách định lượng nó.
Định lý giới hạn trung tâm
Cung cấp cơ sở xác suất để ước tính các tham số dân số.
Phân tích phương sai một chiều
Giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập
Bạn có muốn tìm hiểu mối quan hệ này không?
Dự án thực tế
Bây giờ là lúc nói đến vấn đề thực tế, những yếu tố ảnh hưởng đến doanh số.
Hãy cùng khám phá và tăng doanh số bán hàng của bạn!
Vẽ biểu đồ phân tán
Hình ảnh hóa biểu đồ hộp và râu
Khi bạn chỉ muốn xem nhanh những giá trị quan trọng thu được từ dữ liệu!
Phân tích hồi quy tuyến tính
Giả thuyết tôi đưa ra... có đúng không?
Bây giờ chúng ta có thể nói về dữ liệu 'thực'.
Dự án thực tế
Hãy cùng tìm hiểu những số liệu thống kê có thể áp dụng trong cuộc sống thực!
Làm quen với thống kê thông qua nhiều dự án thực tế khác nhau.
H. Tôi có thể theo dõi bài giảng mà không cần kiến thức thống kê cơ bản không?
Khóa học này bắt đầu bằng phần giới thiệu về các thuật ngữ và khái niệm cơ bản nhất, từ kiểu dữ liệu đến phương sai và độ lệch chuẩn. Khóa học sử dụng các ví dụ thường ngày để giúp bạn hiểu rõ từng khái niệm, và thậm chí còn giải thích các phương pháp trực quan hóa hiệu quả, phù hợp với mục tiêu phân tích và dữ liệu của bạn. Dù bạn đang gặp khó khăn với thống kê hay là người mới bắt đầu, khóa học này đều phù hợp với tất cả mọi người!
H. Tôi có cần phải thành thạo Excel để theo học lớp này không?
Bạn không cần phải lo lắng về việc thiếu kỹ năng sử dụng Excel vì chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng nút bạn cần nhấp.
H. Về cơ bản, tôi có cần phải giỏi toán ở trường trung học để có thể tham gia khóa học này không?
Khóa học này phá vỡ khuôn mẫu của các bài giảng thống kê truyền thống, vốn yêu cầu sinh viên phải ngồi nghe những khái niệm toán học nhàm chán. Đây là một khóa học được Masocampus trau dồi chuyên môn độc đáo, tập trung vào các kỹ năng ứng dụng thiết yếu. Bạn có thể tham gia mà không cần lo lắng.
Khóa học này dành cho ai?
Những người cảm thấy rào cản đối với thống kê vì họ sợ toán
Những người muốn phát triển kỹ năng lập kế hoạch dự án phân tích dữ liệu
Những người không chuyên muốn hiểu đúng về số liệu thống kê thông qua thực hành thực hành
Những người muốn tìm hiểu sâu sắc bằng cách áp dụng trực tiếp phân tích thống kê vào thực tiễn
Những người muốn kết hợp khoa học dữ liệu và ra quyết định quản lý bằng cách phát triển khả năng phân tích kinh doanh
Những người mơ ước “khởi nghiệp/việc làm/thay đổi công việc/kỹ năng lại/chuyển đổi tài năng”
8,686
Học viên
1,177
Đánh giá
107
Trả lời
4.7
Xếp hạng
94
Các khóa học
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
Tất cả
88 bài giảng ∙ (20giờ 3phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
20 đánh giá
4.5
20 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
As a business administration major, I started taking this course to keep up with my schoolwork! Even when difficult terms come up, the Japanese subtitles help me understand them right away!!!! Now I'm not afraid of my graduation thesis!!!
Thank you for leaving a review!! Please continue to support MASOCAMPUS lectures, which will continue to grow!!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
This was so much easier to understand than my graduate school classes!! I wish you could teach at my graduate school!! This was extremely helpful as I prepare to write my thesis! I hope a lot of people watch this video!
Thank you so much for the positive feedback!! I dream of one day being able to teach a class at Aya's graduate school, and I will continue to work hard on my lectures!!
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
(In a good way) It teaches statistical methodology very easily and repeatedly through examples to the point of being boring, and the practice file structure is also very informative. I only learned statistics theoretically and only did analysis practice, so I forgot a lot of the time after studying. For example, when I looked at the concept, I understood it roughly, but I was in a similar state where I didn't know the exact meaning, interpretation, and application well. However, this lecture is well organized step by step, as if I could see the forest at a glance. The practice materials are also very specific and realistic, so I have experienced it at least several times in practice. It is not a lecture that simply deals with tools for analysis such as Python, but a lecture that emphasizes how to apply the theory intuitively and well to practice, so even if you don't have shallow development knowledge, you can learn about standard data analysis based on statistics. However, since the expectations and data level of each company or organization are different, you may not be given the opportunity to apply much of what you learn here in practice. (As many companies often make decisions based on simple descriptive statistics or data extraction results) I think this lecture is good to look back at every time, review, and check the basics. If you are an analyst or a planner, this is a must-listen lecture. I hope this lecture doesn't get taken down again later. I enjoyed it. Thank you.
We're so glad that our lectures were helpful to you! As you mentioned, we created them with the goal of helping you whenever you watch them again😊 Thank you for leaving such a thoughtful review!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
We're so happy to hear that our course was helpful to you😊 Thank you for leaving a review!
2.087.439 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
Khởi động dữ liệu
Dự án thực tế
![[R] Basics of Statistics for Machine Learning강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?f=avif&w=420)
