Các Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao
Khóa học “Các Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao” cung cấp cho học viên các kỹ thuật phân tích dữ liệu chuyên sâu, tập trung vào các phương pháp phân tích hiện đại như phân tích cụm, hồi quy, phân tích nhóm, cây quyết định, và phân tích chuỗi thời gian. Học viên sẽ học cách áp dụng những kỹ thuật này để khai thác thông tin ẩn trong dữ liệu và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
Thời lượng: 54h
Bạn đạt được gì sau khi hoàn thành khóa học
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHUYÊN SÂU
Thành thạo các phương pháp phân tích dữ liệu chuyên sâu như phân tích cụm, hồi quy, phân tích nhóm và phân tích chuỗi thời gian.
ÁP DỤNG MÔ HÌNH TIÊN TIẾN
Biết cách áp dụng các mô hình tiên tiến như cây quyết định, phân tích nhân tố để tìm ra thông tin ẩn trong dữ liệu.
DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH XU HƯỚNG
Có khả năng dự báo và phân tích xu hướng thông qua phân tích chuỗi thời gian.
HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH CHIẾN LƯỢC
Kỹ năng sử dụng các phương pháp phân tích nâng cao để hỗ trợ ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
Đối tượng tham gia
Sinh viên: Năm 3, 4 hoặc mới tốt nghiệp ngành dữ liệu, CNTT, tài chính, kinh tế.
Chuyên viên phân tích dữ liệu: Muốn nâng cao kỹ năng và sử dụng phương pháp tiên tiến.
Người làm việc với dữ liệu: Cần áp dụng phân tích nâng cao để ra quyết định chiến lược.
Quản lý dự án: Muốn khai thác thông tin dữ liệu để tối ưu hóa quy trình.
Yêu cầu tiên quyết
Có kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu, xác suất và thống kê. Kinh nghiệm sử dụng Python hoặc các ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu khác là một lợi thế.
Nội dung khóa học
TUẦN 1-2: Phân tích cụm và phân tích hồi quy
- Phân tích cụm (Clustering):
+ Giới thiệu về phân tích cụm và các ứng dụng.
+ Các phương pháp phân cụm phổ biến: K-means, Hierarchical clustering.
+ Thực hành: Áp dụng K-means clustering để phân loại dữ liệu. - Phân tích hồi quy (Regression Analysis):
+ Giới thiệu về hồi quy tuyến tính và hồi quy phi tuyến.
+ Xây dựng mô hình hồi quy để dự đoán các giá trị.
+ Thực hành: Sử dụng hồi quy tuyến tính để phân tích dữ liệu thực tế và dự đoán kết quả.
TUẦN 3-4: Cây quyết định và phân tích nhân tố
- Cây quyết định (Decision Trees):
+ Giới thiệu về cây quyết định và ứng dụng trong phân loại và dự đoán.
+ Các thuật toán phổ biến: CART, C4.5.
+ Thực hành: Áp dụng cây quyết định để giải quyết các bài toán phân loại dữ liệu. - Phân tích nhân tố (Factor Analysis):
+ Giới thiệu về phân tích nhân tố và ứng dụng trong giảm chiều dữ liệu.
+ Thực hành: Áp dụng phân tích nhân tố để giảm số lượng biến trong bộ dữ liệu lớn, giúp tập trung vào các yếu tố quan trọng.
TUẦN 5: Phân tích chuỗi thời gian
- Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis):
+ Giới thiệu về chuỗi thời gian và các đặc điểm của dữ liệu chuỗi thời gian.
+ Các mô hình phân tích chuỗi thời gian: ARIMA, SARIMA.
+ Thực hành: Áp dụng phân tích chuỗi thời gian để dự đoán xu hướng dữ liệu trong tương lai.
TUẦN 6: Áp dụng các phương pháp phân tích nâng cao trong thực tế
- Phân tích dữ liệu nâng cao trong các tình huống thực tế:
+ Sử dụng kết hợp các phương pháp phân tích như hồi quy, phân tích cụm, và cây quyết định để đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
+ Tìm kiếm và khai thác các thông tin ẩn trong dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. - Dự án cuối khóa:
+ Học viên sẽ thực hiện một dự án phân tích dữ liệu toàn diện, bao gồm việc áp dụng tất cả các phương pháp phân tích đã học.
+ Dự án sẽ yêu cầu học viên phân tích một bộ dữ liệu thực tế, tìm kiếm thông tin ẩn và đưa ra các khuyến nghị dựa trên kết quả phân tích.
Bài viết liên quan
