Khoa Toán – Thống kê

Học phần cung cấp cho sinh viên các khái niệm cơ bản và ý nghĩa vận dụng của ma trận, định thức trong việc giải hệ phương trình tuyến tính, đặc biệt là các hệ phương trình xuất hiện trong cân bằng phản ứng Hoá học, cân bằng pha và mô hình động học phản ứng. Bên cạnh đó, học phần trang bị cho sinh viên kiến thức về phép tính vi – tích phân hàm một biến và lý thuyết chuỗi, cùng với khả năng vận dụng vào các bài toán hoá học như tính tốc độ phản ứng, khảo sát sự biến thiên nồng độ theo thời gian, tính gần đúng trong các mô hình Hoá học và giải các phương trình vi phân mô tả động học phản ứng. Ngoài ra, học phần còn cung cấp các kiến thức cơ bản về xác suất và thống kê, bao gồm biến ngẫu nhiên, hàm phân phối và các đặc trưng như kỳ vọng, phương sai, các phân phối thường gặp, lý thuyết mẫu và ước lượng tham số, nhằm hỗ trợ phân tích số liệu thực nghiệm, xử lý sai số đo và đánh giá độ tin cậy của các kết quả trong nghiên cứu và thí nghiệm Hoá học.

          Học phần cung cấp kiến thức cơ bản và ứng dụng trong phân tích chuỗi thời gian, bao gồm các khái niệm về tính dừng, tự tương quan, hồi quy, làm trơn, mô hình ARMA, ARIMA và phân tích phổ. Người học được trang bị kỹ năng xây dựng và đánh giá mô hình dự báo dữ liệu theo thời gian, đồng thời thực hành với các công cụ tính toán hiện đại để xử lý và phân tích dữ liệu chuỗi trong thực tiễn.

Học phần Phân tích dữ liệu trong kinh doanh cung cấp cho người học nền tảng kiến thức và kỹ năng về quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm: thang đo, thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình hồi quy (tuyến tính và logistic) và các phương pháp học máy cơ bản trong kinh doanh. Bên cạnh đó, học phần chú trọng phát triển tư duy phân tích dữ liệu, năng lực diễn giải kết quả thống kê và kỹ năng ứng dụng phần mềm (SPSS hoặc tương đương) trong xử lý, trực quan hóa và hỗ trợ ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh.

Học phần Phân tích dữ liệu trong kinh doanh cung cấp cho người học nền tảng kiến thức và kỹ năng về quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm: thang đo, thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình hồi quy (tuyến tính và logistic) và các phương pháp học máy cơ bản trong kinh doanh. Bên cạnh đó, học phần chú trọng phát triển tư duy phân tích dữ liệu, năng lực diễn giải kết quả thống kê và kỹ năng ứng dụng phần mềm (SPSS hoặc tương đương) trong xử lý, trực quan hóa và hỗ trợ ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh.

         Học phần trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng về xử lý, mô hình hóa và phân tích dữ liệu tài chính thông qua các mô hình chuỗi thời gian, mô hình độ biến động (ARCH, GARCH) và kỹ thuật đo lường rủi ro như VaR, CVaR. Sinh viên cũng được thực hành với dữ liệu tài chính tần số cao và phần mềm Python/R nhằm ứng dụng vào dự báo, định lượng và quản lý rủi ro tài chính.

Học phần Phân tích dữ liệu trong kinh doanh cung cấp cho người học nền tảng kiến thức và kỹ năng về quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm: thang đo, thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình hồi quy (tuyến tính và logistic) và các phương pháp học máy cơ bản trong kinh doanh. Bên cạnh đó, học phần chú trọng phát triển tư duy phân tích dữ liệu, năng lực diễn giải kết quả thống kê và kỹ năng ứng dụng phần mềm (SPSS hoặc tương đương) trong xử lý, trực quan hóa và hỗ trợ ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh.