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
WRDS là một nền tảng nghiên cứu và công cụ thông tin kinh doanh hàng đầu, phục vụ hàng trăm tổ chức học thuật, doanh nghiệp và chính phủ trên toàn cầu. Nếu tổ chức của bạn đăng ký WRDS, bạn có thể dễ dàng truy cập dữ liệu từ WRDS từ xa thông qua lệnh `odbc` của Stata. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thiết lập kết nối và nhập dữ liệu trực tiếp vào môi trường Stata để phục vụ cho các phân tích định lượng. Kết Nối WRDS Từ Stata WRDS cung cấp một kho dữ liệu khổng lồ, bao gồm thông tin tài chính, kinh tế, chứng khoán và dữ liệu doanh nghiệp từ nhiều nguồn uy tín. Việc có thể truy cập và xử lý trực tiếp các bộ dữ liệu này trong Stata không chỉ giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả công việc. Lệnh `odbc` trong Stata đóng vai trò cầu nối, cho phép phần mềm này tương tác với các cơ sở dữ liệu bên ngoài như WRDS thông qua giao thức ODBC. Cài Đặt Trình Điều Khiển ODBC
Trực khuẩn mủ xanh Pseudomonas aeruginosa là một trong những tác nhân gây nhiễm trùng bệnh viện nguy hiểm và thách thức nhất hiện nay. Trong thực hành lâm sàng, sự kết hợp giữa piperacillin và tazobactam là một trong những vũ khí chủ lực để đối phó với tác nhân này. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa liều lượng để đảm bảo hiệu quả diệt khuẩn tối đa vẫn là một bài toán phức tạp đòi hỏi sự hỗ trợ của khoa học dữ liệu. Vào tháng hai năm 2024, Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ FDA đã đưa ra một tuyên bố quan trọng liên quan đến điểm gãy nhạy cảm phụ thuộc liều lượng của trực khuẩn mủ xanh ở mức 16 microgram trên mililit. FDA khuyến cáo nên sử dụng liều 4.5 gram mỗi 6 giờ truyền kéo dài trong 3 giờ thay vì phương pháp truyền tĩnh mạch tiêu chuẩn trong 30 phút, vì phương pháp tiêu chuẩn không đạt được khả năng đạt mục tiêu điều trị trên 90 phần trăm. Bài viết này sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình R và thư viện mrgsolve để xây dựng mô hình dược động học quần thể, tiến hành mô phỏng và phân tích sâu về vấn đề này. Xây dựng mô hình dược động học quần thể Để mô phỏng chính xác nồng độ thuốc trong cơ thể, chúng ta cần một mô hình dược động học quần thể tối ưu. Chúng ta sẽ sử dụng một mô hình gộp phức tạp được xây dựng từ nhiều nhóm bệnh nhân khác nhau từ trẻ sơ sinh đến người cao tuổi. Dưới đây là mã nguồn R để thiết lập mô hình mrgsolve tập trung vào nồng độ piperacillin tự do không liên kết với protein, vốn là thành phần quyết định hiệu quả kháng khuẩn.
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