Bài viết này trình bày các ứng dụng nổi bật của ATLAS.ti trong việc hỗ trợ công tác tìm hiểu, nghiên cứu tài liệu học tập cho một số môn học, từ đó thúc đẩy hiệu quả học tập hơn cho học sinh và làm nguồn tài liệu bổ ích cho giáo viên.

Bài viết bàn về việc khai thác các công cụ phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả công tác đào tạo và việc chuyển đổi số trong việc hoàn thiện, tích hợp dữ liệu thiết yếu để kết nối liên thông nhằm có thể xây dựng nên những trường đại học số, những cơ sở giáo dục số.

Bài tập lớn nghiên cứu ứng dụng Big Data trong ngân hàng: khái niệm, hạ tầng IT (Hadoop, Spark), ứng dụng (phân tích, gian lận), thách thức & giải pháp.

Luận văn về hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu Reddit cho lĩnh vực Data Engineering, sử dụng Kafka, PostgreSQL và NLP để khai thác xu hướng.

Khóa luận phân tích dữ liệu học tập, xây dựng mô hình dự báo kết quả sinh viên bằng EDA, học máy (Logistic Regression, SVM, Random Forest). Ứng dụng Python, Google Colab.

Khóa luận xây dựng hệ thống BehavQuest, mô phỏng hành vi lựa chọn của khách hàng. Ứng dụng các mô hình Logit, Nested Logit, Mixed Logit để phân tích dữ liệu.

Luận văn dự báo doanh số bán lẻ bằng mô hình thống kê, học máy, mạng nơ-ron. Phân tích chuỗi thời gian, đánh giá hiệu quả các phương pháp.

Bộ 18 đề thi kết thúc học phần môn Xác suất thống kê năm 2018 tổng hợp 18 đề thi cuối kỳ môn Xác suất thống kê cho sinh viên CNTT. Đề thi có hình thức tự luận với mỗi đề gồm 5 câu, 75 phút. Đề có kèm theo hướng dẫn dáp án giúp bạn có thể tự đánh giá kiến thức xác suất, thống kê, toán cao cấp.

Bộ 12 đề thi kết thúc học phần môn Xác suất thống kê tổng hợp đề thi Xác suất Thống kê tự luận (75 phút, trừ một số đề 60 phút) cho sinh viên CNTT. Đề bao gồm các bài tập về xác suất, thống kê mô tả, ước lượng, kiểm định, hồi quy và ứng dụng thực tế. Đây là tài liệu tham khảo hữu ích giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng tính toán và vận dụng kiến thức xác suất thống kê vào các bài toán thực tế.

Tài liệu giới thiệu thống kê hướng tới máy học, gồm Thống kê mô tả và suy luận thống kê, giá trị đại diện, giá trị đại diện khác, mức độ phân tán (sử dụng phạm vi và vị trí phần tư), nhất định hiểu về phân tán và độ lệch chuẩn,

Bài giảng Xác suất thống kê - Chương IV: Lý thuyết mẫu & lý thuyết ước lượng trình bày về lý thuyết mẫu, kỹ thuật lấy mẫu (ngẫu nhiên, hệ thống, phân tầng, cụm), ước lượng, kiểm định giả thuyết, và các phần mềm thống kê.

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Chương 4: Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học. Chương này cung cấp cho học viên những kiến thức về: phân tích và xử lý dữ liệu định tính; phân tích dữ liệu định lượng; các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo!