Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phân tích dữ liệu

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

M00465

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê / Bộ môn Thống kê - Phân tích dữ liệu

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 30 tiết
  • Làm việc nhóm, thảo luận:: 15 tiết
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: 90 tiết
  • Đồ án, Đề án, Dự án: 90 tiết
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

bắt buộc

9. Ngành áp dụng:

Thống kê kinh doanh (Business Statistics)

10. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

11. Mục tiêu học phần:

Học phần Phân tích dữ liệu nhằm trang bị cho người học kiến thức và kỹ năng cần thiết để thực hiện phân tích dữ liệu toàn diện và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Môn học Phân tích dữ liệu cung cấp một cách có hệ thống các kỹ thuật cần thiết khi phân tích dữ liệu, cụ thể bao gồm:

- Hiểu tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.

- Tìm hiểu các thuật ngữ và khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu.

- Có được kỹ năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

- Thực hiện kỹ thuật làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để đảm bảo chất lượng và khả năng sử dụng của dữ liệu.

- Sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích (ví dụ: R, SPSS, Excel).

- Phát triển khả năng tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu.

- Xác định các mẫu, xu hướng và điểm bất thường trong bộ dữ liệu bằng phương pháp đồ họa và thống kê.

- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của thống kê suy diễn.

- Thực hiện kiểm định giả thuyết, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.

- Hiểu các loại mô hình dữ liệu khác nhau (ví dụ: hồi quy tuyến tính, logistic).

- Phát triển các mô hình dự báo và đánh giá hiệu quả của chúng.

- Hiểu các cân nhắc về mặt đạo đức trong phân tích dữ liệu.

- Tìm hiểu về luật và quy định về quyền riêng tư dữ liệu cũng như cách tuân thủ chúng.

-  Tạo báo cáo và thuyết trình truyền đạt kết quả phân tích một cách hiệu quả.

- Áp dụng các khái niệm đã học vào các dự án phân tích dữ liệu thực tế.