messenger_logo
Liên hệ qua Messenger
SciEco

🌍 ĐĂNG KÝ THAM GIA HỘI THẢO KHOA HỌC - KHOA KINH TẾ HỌC - NEU 🌍

Đn
Đội ngũ SciEco
Ngày viết: 20/09/2024

📊 Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu ngày càng phức tạp và các thị trường tài chính trở nên liên kết chặt chẽ, việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái ngày càng trở nên quan trọng đối với các quốc gia, đặc biệt là những nước có nền kinh tế mở và phụ thuộc nhiều vào dòng vốn quốc tế. Đối với nhóm các quốc gia thu nhập trung bình thuộc ASEAN-5, mối quan hệ giữa chênh lệch lãi suất và lợi nhuận tỷ giá hối đoái không chỉ là vấn đề lý thuyết mà còn có ý nghĩa thực tiễn sâu sắc.

📊 Cũng chính từ cơ sở đó, Khoa Kinh tế học của Đại học Kinh tế Quốc dân trân trọng kính mời các nhà nghiên cứu, các thầy cô, sinh viên và những ai quan tâm và hoạt động thực tiễn trong lĩnh vực kinh tế học tới tham dự Hội thảo Khoa học: “Uncovered Interest Rate Parity in ASEAN-5 Middle-Income Countries: New Evidence from ARDL Bounds Testing Approach” để cùng tham gia trao đổi, thảo luận về kết quả nghiên cứu, đồng thời đối thoại cùng diễn giả là PGS.TS. Phạm Thế Anh - Trưởng Khoa Kinh tế học, trường Kinh tế và Quản lý công, Đại học Kinh tế Quốc dân.

✨ Đây cũng là buổi hội thảo đầu tiên của chuỗi hội thảo do Khoa Kinh tế học tổ chức hàng tháng. Để biết thêm thông tin về chủ đề của các buổi hội thảo sắp tới, xin vui lòng truy cập link: docs.google.com

📌 Thông tin về hội thảo:


KHOA KINH TẾ HỌC

📍Địa chỉ: Trường Kinh tế và Quản lý công, Đại học Kinh tế Quốc dân, 207 Giải Phóng, Đồng Tâm, Hai Bà Trưng, Hà Nội

💌 Email: economics@neu.edu.vn

🎈Fanpage: https://www.facebook.com/khoakinhtehoc/

🔎Website: https://economics.neu.edu.vn

📱Instagram: @lcdkhoakinhtehoc.neu

📱Tiktok: @khoakinhtehoc.neu


Science for Economics

📌 Page: https://www.facebook.com/Science.for.Economics

📌 Website: https://www.scienceforeconomics.com/

☎️ Hotline: 0357.947.680 (Ms.Hà)

💌 Gmail: science.for.economics@gmail.com


Ngoài ra SciEco cũng đang mở khoá học trực tuyến "Lập báo cáo và phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R" là một khóa học thực tế và chuyên sâu nhằm giúp bạn nắm vững kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình R để thực hiện phân tích dữ liệu và tạo báo cáo chất lượng cao.

Trong khoá học này, bạn sẽ được hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao về cách sử dụng R để xử lý và biểu diễn dữ liệu một cách hiệu quả. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích dữ liệu trong R, bạn sẽ có khả năng hiểu rõ hơn về các biến thể trong dữ liệu và đưa ra những phân tích chính xác.

Không chỉ giúp bạn nắm vững kỹ năng kỹ thuật, khoá học cũng tập trung vào việc tạo ra báo cáo chuyên nghiệp và ấn tượng bằng cách sử dụng RMarkdown và Quarto. Bạn sẽ học cách tùy chỉnh và tối ưu hóa báo cáo để trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Dù bạn là một sinh viên, nhà nghiên cứu hay chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu, khoá học này sẽ giúp bạn trở thành một người chuyên nghiệp có khả năng sử dụng R để thực hiện phân tích dữ liệu và làm việc với dữ liệu một cách mạnh mẽ và hiệu quả

Thông tin chi tiết khoá học bạn xem qua tại đây

https://bai-viet.scienceforeconomics.com/posts/chuong-trinh-dao-tao-lap-bao-cao-va-phan-tich-du-lieu-voi-r


Bài viết khác
Bài viết này tóm tắt nội dung video hướng dẫn cách xây dựng một gói R tích hợp mã C++ và thư viện Armadillo. Video tập trung vào quy trình trên Windows — hệ điều hành phổ biến nhất בקרב người dùng R — bắt đầu từ cài đặt R và RTools (công cụ biên dịch bắt buộc cho C++), sau đó trình bày cách sử dụng mẫu gói có sẵn kèm theo armadillo4r. Chuẩn bị môi trường trên Windows Trước khi viết bất kỳ dòng mã C++ nào, máy tính cần bộ công cụ biên dịch hoạt động. Trên Windows, nghĩa là bạn phải cài đặt RTools phiên bản tương ứng với bản R đang dùng. Video minh hoạ từng bước: Tải bản cài đặt R mới nhất từ CRAN.
Trong thế giới dữ liệu địa không gian, việc tạo ra bản đồ dự đoán từ các điểm quan sát là một thao tác phổ biến và ngày càng dễ dàng nhờ sự phong phú của các công cụ trong R. Tuy nhiên, điều gì khiến một bản đồ “đẹp” thật sự đáng tin cậy? Chìa khóa nằm ở việc hiểu rõ ranh giới của dữ liệu, công cụ và đặc điểm của mô hình – thay vì chỉ dừng lại ở vẻ đẹp hình ảnh bên ngoài. Trong buổi thuyết trình tại nhóm người dùng R Rome (ngày 27 tháng 11 năm 2025), Jakub Nowosad đã trình bày một quy trình thực hành hiệu quả để xây dựng và đánh giá các bản đồ dự đoán không gian, sử dụng dữ liệu về đa dạng loài thực vật ở Nam Mỹ làm ví dụ. Qua đó, ông nhấn mạnh rằng: tạo bản đồ không phải là kết thúc, mà là bước khởi đầu cho một quá trình suy luận cẩn trọng. Từ điểm quan sát đến bề mặt dự đoán: Những phương pháp phổ biến Việc chuyển đổi từ tập hợp điểm dữ liệu (chẳng hạn như địa điểm ghi nhận loài thực vật) thành bản đồ liên tục – nơi mỗi vị trí trên bản đồ đều có một giá trị dự đoán – là một bài toán tiêu biểu trong phân tích không gian. Các phương pháp được ứng dụng bao gồm:
SciEco
Science for Economics
Định hướng đào tạo phân tích dữ liệu, xây dựng chính sách, tối ưu hoá danh mục tài chính cá nhân và dự báo thị trường.
Liên hệ
Địa chỉ: Số 60, ngõ 41, Phố Thái Hà, Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội (Google Map)
Email: science.for.economics@gmail.com
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội