Chiều 28/7 vừa qua, SmartPro đã tổ chức lễ bế giảng chương trình đào tạo “Xác Suất Thống Kê Ứng Dụng Trong Khoa Học Dữ Liệu” dành cho các cán bộ chuyên trách CNTT thuộc Tổng Công ty Phát điện 2 và các đơn vị thành viên. Khóa học tiếp nối thành công của chuyên đề Lập trình Python trước đó trong chuỗi dự án đào tạo Khoa học Dữ liệu do SmartPro đồng hành triển khai.
Khóa học Xác suất thống kê (Statistics) trong Khoa học Dữ liệu (Data Science) được thiết kế để giới thiệu về những nguyên tắc cơ bản của các phương pháp và quy trình thống kê được sử dụng trong phân tích dữ liệu (data analysis). Các kiến thức cơ bản này là nền tảng của nhiều thuật toán học máy và AI hiện đại. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có kiến thức thực tế về các chủ đề quan trọng trong thống kê bao gồm: thu thập dữ liệu (data gathering), tóm tắt dữ liệu (summarizing data) bằng cách sử dụng thống kê mô tả, hiển thị và trực quan hóa dữ liệu, kiểm tra mối liên hệ giữa các biến, phân phối xác suất, giá trị kỳ vọng, kiểm định giả thuyết, giới thiệu về ANOVA (analysis of variance – phân tích phương sai), hồi quy và phân tích tương quan (regression and correlation analysis).
Chương trình bao gồm 02 học phần áp dụng các công cụ như: Python, Google Colab, Jupyter Notebook và Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib dành cho các học viên đã nắm bắt ngôn ngữ lập trình Python.
- Phần 1: Giới thiệu về Xác suất (Statistics) và Phân phối xác suất (Statistic Distributions). Phần này sẽ trình bày các khái niệm về xác suất, xác suất có điều kiện, phân phối của biến ngẫu nhiên và vectơ ngẫu nhiên; các thông số đặc trưng của biến ngẫu nhiên; phân phối của mẫu ngẫu nhiên và định lý giới hạn trung tâm.
- Phần 2: Các nội dung về thống kê mô tả (Descriptive Statistics) và thống kê suy luận (Inferential Statistics). Trong đó, tập trung vào các vấn đề chính của thống kê suy luận là ước lượng tham số, kiểm định giả thuyết và tương quan – hồi quy.
Khóa học được đội ngũ chuyên gia SmartPro xây dựng và triển khai ứng dụng nhằm đạt được các kết quả sau khi hoàn thành khóa học này cụ thể:
- Tính toán và áp dụng các phương pháp của xu hướng trung tâm (central tendency) và phân tán (dispersion) cho dữ liệu được nhóm và không nhóm
- Tóm tắt, trình bày và trực quan hóa dữ liệu một cách rõ ràng, ngắn gọn và cung cấp cách nhìn sâu sắc thực tế cho những người không phải chuyên môn thống kê (non-statisticians) nhưng cần kết quả
- Xác định các bài kiểm định giả thuyết thích hợp (hypothesis tests) để sử dụng cho các tập dữ liệu chung
- Thực hiện kiểm tra giả thuyết, kiểm tra tương quan và phân tích hồi quy
- Đánh giá mức độ thành thạo trong phân tích thống kê bằng Python và Jupyter Notebooks
Nội dung chính khóa học:
- Xác suất, Xác suất có điều kiện, Công thức Bayes
- Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên
- Một số phân phối xác suất quan trọng
- Vectơ ngẫu nhiên
- Thống kê mô tả
- Phân phối mẫu ngẫu nhiên
- Vấn đề ước lượng
- Kiểm định giả thuyết
- Dự báo: Mô hình hồi quy
Hình ảnh khóa học
Vui lòng liên hệ SmartPro để được tư vấn chi tiết hơn về các chương trình Data Science, Data Analytics, Data Engineer qua số HOTLINE 0943338846 hoặc sales@smartpro.vn.
