Hiệp hội Thống kê Mỹ (ASA) vào tháng 2 hàng năm đều tổ chức Hội nghị về Thực hành thống kê. Hội nghị về Thực hành thống kê năm 2019 (CPS 2019) được tổ chức từ ngày 14 đến 16 tháng 02 năm 2019 tại New Orleans, Louisiana, Mỹ.
Hội nghị CPS 2019 tập hợp hàng trăm nhà thực hành thống kê và các nhà khoa học về dữ liệu, trong đó có các nhà phân tích dữ liệu, các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học – những người tham gia trong việc ứng dụng thống kê để giải quyết các vấn đề thực tế hàng ngày.
Mục tiêu của Hội nghị là cung cấp cho những người tham dự cơ hội tìm hiểu các phương pháp thống kê mới và những thực hành tốt nhất về phân tích, thiết kế, tư vấn và lập trình thống kê. Hội nghị được thiết kế tập trung vào hỗ trợ các nhà thống kê ứng dụng nâng cao khả năng tư vấn và giúp đỡ khách hàng và tổ chức, để giải quyết các vấn đề của thế giới.
Chương trình CPS 2019 bao gồm các khóa học, hướng dẫn, một phiên họp toàn thể, các phiên họp chuyên đề, các phiên thảo luận có hướng dẫn tập trung và sáng tạo, một phiên họp bế mạc, triển lãm và các hoạt động khác. CPS 2019 tập trung vào 4 nội dung chính:
Chủ đề 1: Truyền thông, hợp tác và phát triển nghề nghiệp
Mục tiêu của nội dung này là giúp những người tham gia Hội nghị phát triển các kỹ năng và cách đánh giá nhằm nâng cao hiệu quả cá nhân và chuyên môn như các nhà thống kê và tăng cường ảnh hưởng đối với tổ chức như các nhà quản lý, lãnh đạo, chiến lược gia, chuyên gia tư vấn hay cộng tác viên.
Các nội dung trong chủ đề này, bao gồm: Tác động và ảnh hưởng đối với tổ chức; lãnh đạo và quản lý; cố vấn; giao tiếp hiệu quả; trình bày kết quả thống kê cho những người không phải là các nhà thống kê; các thực hành tốt nhất trong việc tư vấn và hợp tác; phát triển và nâng cao nghề nghiệp; đạo đức thống kê.
Chủ đề 2: Mô hình hóa và phân tích dữ liệu
Mục tiêu của nội dung này là cung cấp cho những người tham dự, kiến thức thực tiễn về xây dựng mô hình và phân tích dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau thông qua việc áp dụng các phương pháp thống kê hiện đại. Các phương pháp trình bày nên sử dụng các ví dụ phân tích dữ liệu minh họa được thực hiện trên một số phần mềm thống kê và có thể tập trung vào nhiều loại dữ liệu với các cách ứng dụng khác nhau.
Các nội dung trong chủ đề này bao gồm: Xây dựng mô hình; suy luận thống kê; dự báo thống kê.
Chủ đề 3: Khoa học về dữ liệu và dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn và khoa học về dữ liệu hiện đang được quan tâm hàng đầu trong thực hành thống kê và đòi hỏi một tập hợp các kỹ năng phức tạp về tin học, thống kê và giao tiếp. Nội dung này của Hội nghị nhằm giúp những người tham gia đang làm việc trong các lĩnh vực này ứng dụng các phương pháp tiên tiến để giải quyết các vấn đề về suy diễn, dự báo, ra quyết định, phân loại, và các vấn đề về nhận dạng mô hình từ các dữ liệu cực kỳ lớn, bất quy tắc và phức tạp.
Các nội dung trong chủ đề này bao gồm: Thu thập, khám phá và trình bày số lượng lớn dữ liệu thô; xử lý và làm sạch dữ liệu thô để tạo ra các dữ liệu có cấu trúc và có thể phân tích được; xây dựng các mô hình thống kê cho dữ liệu lớn và ứng dụng khoa học dữ liệu; các kỹ thuật phân tích một lượng lớn các dữ liệu cùng một lúc; phân tích văn bản và cảm biến; xác nhận mô hình và các phương pháp so sánh.
Chủ đề 4: Phần mềm, lập trình, và trực quan hóa dữ liệu
Mục tiêu của nội dung này là giúp những người tham dự tích hợp các phần mềm, các ngôn ngữ lập trình định hướng thống kê mới hoặc đã có (như R, SAS) hay các ngôn ngữ lập trình nói chung (như Python, Java,v.v…) vào các công việc hiện tại của họ.
Các nội dung trong chủ đề này, bao gồm: Phần mềm và các phương pháp lập trình để thu thập, làm sạch, mô tả, hoặc phân tích dữ liệu; các phương pháp để chia sẻ các kết quả phân tích với các nhà phân tích khác hoặc người dùng cuối cùng; các phương pháp trực quan hóa để truyền thông và khám phá dữ liệu; ứng dụng thống kê của các ngôn ngữ lập trình nói chung.
Lan Phương (lược dịch)
Nguồn: http://ww2.amstat.org/meetings/csp/2019/index.cfm