Từ dataset đến kết quả chuẩn công bố quốc tế

Khoá học Agentic AI cho phân tích dữ liệu đã trở lại

Bạn đã có dữ liệu. Nhưng làm thế nào để biến data gốc thành kết quả nghiên cứu có thể công bố?

Khoá học này giúp người mới khai mở tư duy dữ liệu định lượng, nhìn rõ quy trình từ dataset ban đầu đến Table 1, phân tích suy luận và phần Results — đồng thời biết cách dùng AI để tăng tốc mà không cần upload dữ liệu nghiên cứu gốc.

20:30 · Chủ nhật 26/07/2026 Zoom live · Replay 180 ngày

Bạn có đang mắc kẹt?

Có data trong tay nhưng mỗi bước phân tích vẫn là một lần đoán.

Bạn không thiếu nỗ lực. Điều còn thiếu thường là một bản đồ giúp kết nối câu hỏi nghiên cứu, cấu trúc dữ liệu, lựa chọn phân tích và cách trình bày kết quả.

Mở dataset ra nhưng không biết nên bắt đầu từ biến nào và bước nào.

Đã chạy t-test, chi-square hoặc hồi quy nhưng không chắc lựa chọn có phù hợp.

Có output nhưng chưa biết chuyển thành Table 1 và phần Results có logic.

Muốn tận dụng AI nhưng không thể đưa dữ liệu bệnh nhân hoặc dữ liệu nghiên cứu nhạy cảm lên nền tảng bên ngoài.

Quan trọng nhất

Khai thác sức mạnh của AI mà không cần upload dữ liệu nghiên cứu gốc.

Bạn sẽ học quy trình ứng dụng AI ở những khâu phù hợp mà không phải đưa nguyên dataset nhạy cảm lên nền tảng AI, đồng thời vẫn giữ trách nhiệm kiểm tra kết quả và tuân thủ quy định bảo mật của đơn vị.

Sau buổi học, bạn sẽ:

✓ Hiểu cấu trúc dữ liệu, vai trò của biến và cách nối data với câu hỏi nghiên cứu.

✓ Nhìn rõ trình tự từ phân tích mô tả, suy luận đến Table 1 và phần Results.

✓ Biết AI nên tham gia ở khâu nào để tăng tốc mà vẫn giữ chuẩn mực học thuật.

✓ Nhận record 180 ngày, template, checklist và bộ prompt để tiếp tục áp dụng.

Lộ trình buổi học

Đi theo đúng trình tự của một nghiên cứu định lượng.

Nội dung không bắt đầu bằng việc bấm chạy một phép kiểm định. Bạn sẽ bắt đầu từ bản chất dữ liệu và câu hỏi nghiên cứu, sau đó mới đi tới phân tích và trình bày.

Tư duy dữ liệu định lượngMột dòng dữ liệu đại diện cho ai, từng biến mang ý nghĩa gì và data trả lời câu hỏi nghiên cứu như thế nào.

Phân tích mô tả và suy luậnĐi từ descriptive sang inference theo trình tự logic, thay vì chạy test theo cảm tính.

Table 1 và bảng kết quảTổ chức kết quả thành bảng rõ ràng, hướng tới cách trình bày trong manuscript khoa học.

AI đúng khâu, dữ liệu gốc ở ngoài AIỨng dụng AI theo workflow có kiểm soát mà không phải tải nguyên dataset nghiên cứu lên nền tảng AI.

Không chỉ học live — bạn còn có bộ công cụ để làm tiếp.

Sau buổi học, bạn có thể mở lại đúng phần cần thiết và dựa vào các tài nguyên đi kèm để áp dụng trên nghiên cứu của mình.

⏯ Record 180 ngàyChủ động xem lại khi bắt tay xử lý dữ liệu thật.

📋 Template kết quảKhung tham khảo để dựng Table 1 và bảng phân tích.

🧭 Checklist quy trìnhBiết mình đang ở đâu và bước tiếp theo cần làm gì.

🤖 Bộ prompt AILàm việc với AI theo logic nghiên cứu rõ ràng hơn.

Giảng viên

TS.BS Nguyễn Đăng Kiên

Tiến sĩ Y khoa · PhD Go8 Australia · Thỉnh giảng Đại học Copenhagen

Nội dung được đúc kết từ kinh nghiệm làm nghiên cứu, giảng dạy và hướng dẫn bác sĩ, học viên sau đại học, giảng viên xử lý đề tài thực tế. Trọng tâm không phải học thêm mẹo công cụ, mà là xây năng lực hiểu và bảo vệ kết quả của chính mình.

“Không dạy để bạn biết thêm, mà dạy để bạn làm được việc thật trên chính dữ liệu của mình.”

500+

Anh chị học viên đã tham gia khóa trước và để lại nhiều phản hồi tích cực về nội dung, cách giảng và khả năng áp dụng vào công việc nghiên cứu.

“Lớp học quá tuyệt vời, đi chi tiết từ tổng quan để người mới bắt đầu cũng có thể hiểu và theo kịp.”

“Bài quá hay, giảng viên thì nhiệt huyết, càng giảng càng sung...”

“Thầy Kiên siêu nhiệt tình, đầy đam mê và nhiệt huyết với nghiên cứu khoa học...”

Thông tin buổi học

Giảng viênTS.BS Nguyễn Đăng Kiên

Thời gian20:30, Chủ nhật 26/07/2026

Hình thứcLive online qua Zoom

Phù hợp vớiBác sĩ, học viên sau đại học, giảng viên và người đang làm nghiên cứu

Mục tiêu của buổi học: giúp bạn thoát khỏi trạng thái mơ hồ, biết mình cần làm gì trước, làm gì sau và kiểm soát tốt hơn quy trình phân tích dữ liệu của chính mình.

Một buổi học · Một workflow rõ ràng

Đừng bắt đầu bằng câu hỏi “Nên chạy test nào?”. Hãy thay đổi tư duy trước bằng việc hiểu dữ liệu đầu tiên.

Khoá học này giúp bạn xây nền tư duy trước, sau đó mới dùng công cụ và Agentic AI để đi nhanh hơn trên một quy trình mà chính bạn có thể hiểu, kiểm tra và bảo vệ.

Hẹn gặp bạn lúc 20:30 · Chủ nhật 26/07/2026

Ứng dụng Agentic AI - từ dữ liệu thô tới công bố khoa học

Chi tiết