Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Probability and Statistics: Complete Course 2026

Xác suất và Thống kê: Khóa học Toàn diện 2026

Xác suất và Thống kê: Khóa học Toàn diện 2026

Học Xác suất và Thống kê cần thiết để thành công trong Khoa học Dữ liệu và Phân tích Kinh doanh

4.5
(868 đánh giá)
5,906 học viên
Giảng viên
Woody Lewenstein
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.809.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
16.5 giờ video
116 bài giảng
64 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Data Analysis #Data Science #Probability #Statistics

Bạn sẽ học được gì

Thống kê Mô tả
Trực quan hóa Dữ liệu
Lý thuyết Xác suất
Thống kê Bayes
Phân phối Rời rạc (Nhị thức, Poisson và các loại khác)
Phân phối Liên tục (Chuẩn và các loại khác)
Kiểm định Giả thuyết
Hồi quy
Sai lầm Loại I và Loại II
Kiểm định Chi-Squared

Yêu cầu

Hầu hết khóa học không yêu cầu kiến thức nền. Một phần nhỏ tùy chọn cần kiến thức về giải tích, ngoài ra khóa học phù hợp cho người mới bắt đầu.

Đối tượng phù hợp

Nhà Khoa học Dữ liệu
Chuyên viên Phân tích Kinh doanh
Sinh viên Kinh doanh
Người học Thống kê
Bất kỳ ai muốn nâng cao khả năng ra quyết định nhờ hiểu biết sâu về thống kê.

Nội dung khóa học

12 phần • 116 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tổng quan Khóa học
1 Dữ liệu cho chương này
2 Trung bình Cộng
3 Trung vị
4 Mốt
5 So sánh các Giá trị Trung bình
6 Phân vị, Khoảng biến thiên và Khoảng tứ phân vị
7 Phân vị, Khoảng biến thiên và Khoảng tứ phân vị - Dữ liệu
8 Độ lệch Chuẩn và Phương sai
9 Độ lệch Chuẩn và Phương sai - Dữ liệu
10 Hệ số Biến thiên
11 Hệ số Biến thiên - Dữ liệu
12 Độ lệch
13 Độ lệch - Dữ liệu
14 Độ nhọn
15 Hệ số Tương quan
16 Hệ số Tương quan - Dữ liệu
17 Slide bài giảng
1 Dữ liệu Bất thường và Ngoại lai
2 Dữ liệu Bất thường và Ngoại lai - Dữ liệu
3 Mã hóa Dữ liệu
4 Slide bài giảng
1 Biểu đồ Đường
2 Biểu đồ Cột
3 Biểu đồ Trục Kép
4 Biểu đồ Tròn
5 Biểu đồ Tần suất
6 Biểu đồ Tần suất - Dữ liệu
7 Biểu đồ Hộp
8 Tần suất Tích lũy
9 So sánh các Phương pháp Trực quan hóa
10 Slide bài giảng
1 Tổng thể và Mẫu
2 Lấy mẫu Ngẫu nhiên
3 Lấy mẫu Phi ngẫu nhiên
4 Slide bài giảng
1 Xác suất là gì?
2 Ký hiệu Tập hợp
3 Sự kiện Độc lập
4 Sự kiện Xung khắc
5 Biểu đồ Cây
6 Biểu đồ Venn
7 Xác suất Có điều kiện
8 Định lý Bayes
9 Slide bài giảng
1 Biến Ngẫu nhiên Rời rạc là gì?
2 Hàm Khối lượng Xác suất
3 Kỳ vọng của Biến Ngẫu nhiên Rời rạc
4 Phương sai của Biến Ngẫu nhiên Rời rạc
5 Phương sai của Biến Ngẫu nhiên Rời rạc - Dữ liệu
6 Phân phối Nhị thức - Giới thiệu
7 Công thức Phân phối Nhị thức - Phần 1
8 Công thức Phân phối Nhị thức - Phần 2
9 Sử dụng Excel để Giải bài toán Nhị thức
10 Ứng dụng Phân phối Nhị thức vào Bài toán Thực tế
11 Xác suất Có điều kiện với Phân phối Nhị thức
12 Phân phối Poisson - Giới thiệu
13 Sử dụng Excel để Giải bài toán Poisson
14 Ứng dụng Phân phối Poisson vào Bài toán Thực tế
15 Xác suất Có điều kiện với Phân phối Poisson
16 Phân phối Hình học
17 Kỳ vọng và Phương sai của các Phân phối
18 Xấp xỉ Phân phối Nhị thức bằng Phân phối Poisson
19 Chứng minh Công thức Poisson
20 Slide bài giảng
1 Phân phối Liên tục là gì?
2 Phân phối Chuẩn - Giới thiệu
3 Tính Xác suất với Phân phối Chuẩn
4 Phân phối Chuẩn Ngược
5 Điểm Z
6 Tìm Giá trị Trung bình và Độ lệch Chuẩn chưa biết
7 Xác suất Có điều kiện với Phân phối Chuẩn
8 Xấp xỉ Chuẩn cho Phân phối Nhị thức - Phần 1
9 Xấp xỉ Chuẩn cho Phân phối Nhị thức - Phần 2
10 Xấp xỉ Chuẩn cho Phân phối Poisson
11 Định lý Giới hạn Trung tâm
12 Hạn chế của Định lý Giới hạn Trung tâm
13 Biến Ngẫu nhiên Liên tục - Hàm Mật độ Xác suất
14 Biến Ngẫu nhiên Liên tục - Hàm Phân phối Tích lũy
15 Biến Ngẫu nhiên Liên tục - Kỳ vọng và Phương sai
16 Biến Ngẫu nhiên Liên tục - Trung vị và Tứ phân vị
17 Slide bài giảng
1 Giới thiệu Kiểm định Giả thuyết - Giá trị P
2 Kiểm định Giả thuyết Nhị thức - Phần 1
3 Kiểm định Giả thuyết Nhị thức - Phần 2
4 Kiểm định Giả thuyết Nhị thức - Miền Tới hạn
5 Kiểm định Hai phía
6 Kiểm định Giả thuyết Poisson
7 Kiểm định Poisson - Miền Tới hạn
8 Kiểm định Giả thuyết Chuẩn
9 Kiểm định Chuẩn - Miền Tới hạn
10 Kiểm định T
11 Khoảng Tin cậy
12 Slide bài giảng
1 Tương quan
2 Dữ liệu cho Video Hồi quy Tuyến tính
3 Hồi quy Tuyến tính
4 Đánh giá Đường Hồi quy
5 Kiểm định Giả thuyết Tương quan - Giới thiệu
6 Thực hiện Kiểm định Tương quan
7 Khoảng Tin cậy cho Tương quan
8 Xử lý Dữ liệu Phi tuyến - Mô hình Mũ
9 Xử lý Dữ liệu Phi tuyến - Mô hình Đa thức
10 Slide bài giảng
1 Sai lầm Loại I
2 Sai lầm Loại II
3 Kích thước và Lực kiểm định
4 Thao túng Giá trị P
5 Slide bài giảng
1 Phân phối Chi-Squared
2 Kiểm định Chi-Squared cho Độ phù hợp
3 Nhóm dữ liệu
4 Sử dụng Tham số Ước lượng trong Kiểm định Chi-Squared
5 Kiểm định Chi-Squared cho Mối liên hệ
6 Slide bài giảng

Giới thiệu khóa học

This is course designed to take you from beginner to expert in probability and statistics. It is designed to be practical, hands on and suitable for anyone who wants to use statistics in data science, business analytics or any other field to make better informed decisions.

Videos packed with worked examples and explanations so you never get lost, and every technique covered is implemented in Microsoft Excel so that you can put it to use immediately.

Key concepts taught in the course are:

  • Descriptive Statistics: Averages, measures of spread, correlation and much more.

  • Cleaning Data: Identifying and removing outliers

  • Visualization of Data: All standard techniques for visualizing data, embedded in Excel.

  • Probability: Independent Events, conditional probability and Bayesian statistics.

  • Discrete Distributions: Binomial, Poisson, expectation and variance and approximations.

  • Continuous Distributions: The Normal distribution, the central limit theorem and continuous random variables.

  • Hypothesis Tests: Using binomial, Poisson and normal distributions, T-tests and confidence intervals.

  • Regression: Linear regression analysis, correlation, testing for correlation, non-linear regression models.

  • Quality of Tests: Type I and Type II errors, power and size, p-hacking.

  • Chi-Squared Tests: The chi-squared distribution and how to use it to test for association and goodness of fit.

  • Much, much more!

It requires no prior knowledge, with the exception of 2 optional videos at the end of the continuous distribution chapter, in which knowledge of calculus is required).

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Probability
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊