Các yêu cầu về môn học

Mục tiêu môn học

Sinh viên/học viên sau khi hoàn thành môn học cần:

• Hiểu các khái niệm cốt lõi về dữ liệu và phân tích dữ liệu
• Biết cách thu thập, làm sạch, và xử lý dữ liệu
• Thực hiện phân tích khám phá dữ liệu (EDA)
• Áp dụng các phương pháp thống kê cơ bản
• Trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định
• Diễn giải kết quả phân tích một cách logic và có ý nghĩa

Chuẩn đầu ra

Kiến thức

• Phân biệt các loại dữ liệu: dạng bảng (tabular data), chuỗi thời gian (time series), dữ liệu bảng (panel data)
• Hiểu các khái niệm xác suất và thống kê cơ bản
• Hiểu quy trình phân tích dữ liệu (data pipeline)

Kỹ năng

• Sử dụng công cụ (Python/Excel) để xử lý dữ liệu
• Làm sạch dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• Thực hiện phân tích thống kê cơ bản
• Đặt câu hỏi và suy luận từ dữ liệu
• Sử dụng AI: một công cụ hỗ trợ để tăng tốc độ và hiệu quả công việc, không thay thế vai trò của con người trong tư duy và ra quyết định.

Thái độ

• Tư duy phản biện với dữ liệu
• Nhận thức về bias và sai lệch trong dữ liệu
• Tôn trọng đạo đức dữ liệu (data ethics, privacy)
• Sẵn sàng tham gia các survey