10 trang 4 lượt tải

Bài Tập Cá Nhân: Ứng Dụng CNTT Cơ Bản | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

Môn: Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin 10 tài liệu

Trường: Học viện Tài chính 530 tài liệu

Tác giả:

Mai Nguyệt

2 tuần trước

Tải xuống Báo cáo

Danh sách Quiz

Câu 1: Khái niệm giao ti p tr n? Phân lo i giao ti p tr ế ực tuyế ạ ế ực tuyến?

Trả lời:

Khái niệm: Giao tiếp trực tuyến là quá trình trao đổi thông tin, ý tưởng và cảm

xúc qua các công cụ và nền tảng trên internet, như email, trò chuyện (chat), hội nghị

truyền hình, mạng xã hội, diễn đàn, và các ứng dụng giao tiếp khác. Giao tiếp trực

tuyến giúp mọi người kết nối với nhau dù ở bất kỳ đâu và vào bất kỳ thời điểm nào,

chỉ cần có kết nối internet.

Phân lo ại:

1. Theo hình thức giao ti p ế

• Giao tiếp đồng bộ (synchronous): Cả người gửi và người nhận đều có mặt

trực tuyến cùng lúc, trao đổi thông tin ngay lập tức. Ví dụ: Chat, cuộc gọi

video, hội nghị truyền hình.

• Giao tiếp không đồng bộ (asynchronous): Người gửi và người nhận không

cần phải có mặt cùng lúc. Thông tin được truyền đi và người nhận có thể

xem khi họ thuận tiện. Ví dụ: Email, diễn đàn, tin nhắn offline.

2. Theo phương tiện giao tiếp

• Giao tiếp qua văn bản: Dùng văn bản để truyền tải thông tin, chẳng hạn như

email, diễn đàn, tin nhắn tức thời.

• Giao tiếp qua hình ảnh: Sử dụng hình ảnh để truyền tải thông điệp hoặc cảm

xúc, phổ biến trên mạng xã hội, blog và tin nhắn có đính kèm ảnh.

• Giao tiếp qua âm thanh: Dùng âm thanh, như trong các cuộc gọi điện thoại,

cuộc gọi qua ứng dụng hoặc các ứng dụng nhắn tin âm thanh.

• Giao tiếp qua video: Truyền tải thông điệp qua hình ảnh động và âm thanh

đồng thời, như trong các buổi hội nghị trực tuyến, gọi video.

3. Theo mục đích giao tiếp

• Giao tiếp cá nhân: Dành cho các cuộc trò chuyện, trao đổi cá nhân, chẳng

hạn như nhắn tin qua WhatsApp, Messenger, Zalo.

• Giao tiếp nhóm: Dành cho các nhóm, đội ngũ để thảo luận, chia sẻ thông tin

với nhau, như các nhóm chat trong Messenger, Zalo hoặc các cuộc họp nhóm

qua Zoom, Teams.

• Giao tiếp cộng đồng: Thường là các diễn đàn, mạng xã hội để chia sẻ kiến

thức và thông tin đến nhiều người. Ví dụ: Diễn đàn Reddit, nhóm Facebook,

các trang hỏi đáp như Quora.

4. Theo mức độ tương tác

• Giao tiếp một chiều: Thông tin được truyền đi mà không có sự phản hồi ngay

lập tức từ người nhận. Ví dụ: Bài đăng blog, email quảng cáo.

• Giao tiếp hai chiều: Có sự phản hồi giữa người gửi và người nhận, như trong

các cuộc trò chuyện, gọi điện.

• Giao tiếp đa chiều: Thông tin được trao đổi và thảo luận giữa nhiều người

cùng một lúc, như trong các hội nghị truyền hình hoặc diễn đàn trực tuyến.

Câu 2: Trình bày những hiểu biết về học máy (Machine learning)? Một số ứng

dụng sử dụng học máy trong thực tế.

Tr lả ời:

Khái ni m: H c máy (Machine Learning) là m t nhánh c a trí tu nhân t o (AI) ệ ọ ộ ủ ệ ạ

tập trung vào vi c xây d ng các h th ng có kh h c t d liệ ự ệ ố ả năng tự ọ ừ ữ ệu để đưa ra

quyết đị đoán mà không cầ ải đượ ừng bướnh hoặc dự n ph c lập trình chi tiết t c. Bằng

cách s d ng các thu t toán và mô hình th ng kê, h c máy giúp các h th ng máy ử ụ ậ ố ọ ệ ố

tính t c i thi n hi u su t qua t ng l n thu th p d li u m i. ự ả ệ ệ ấ ừ ầ ậ ữ ệ ớ

Các phương pháp chính trong học máy:

1. Học có giám sát (Supervised Learning):

o Học có giám sát sử dụng các dữ liệu đã được gán nhãn trước để dạy cho

mô hình biết cách dự đoán đầu ra mong muốn từ đầu vào. Sau khi học

xong, mô hình có thể đưa ra dự đoán với dữ liệu mới.

o Ví dụ: Dự đoán điểm số học sinh dựa trên giờ học.

2. Học không giám sát (Unsupervised Learning):

o Trong học không giám sát, dữ liệu không có nhãn đầu ra. Mô hình tự

tìm kiếm các mẫu hoặc mối quan hệ trong dữ liệu.

o Ví dụ: Phân cụm khách hàng thành các nhóm theo sở thích mua sắm.

3. Học tăng cường (Reinforcement Learning):

o Mô hình học tăng cường thông qua quá trình thử và sai, tương tác với

môi trường và nhận phản hồi qua phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu

của mô hình là tối ưu hóa phần thưởng dài hạn.

o Ví dụ: Các hệ thống chơi cờ tự động hoặc xe tự hành.

Một s ng d ng s d ng h c máy trong th : ố ứ ụ ử ụ ọ ực tế

1. n t Thương mại điệ ử

• Hệ th xu t: Các n n t d ng h ống đề ấ ề ảng như Amazon, Shopee sử ụ ọc máy để

gợi ý s n ph i dùng d a trên sả ẩm cho ngườ ự ở thích và hành vi mua sắm trước

đó, từ đó cá nhân hóa trả i nghiệm mua sắm.

• Phân tích gi hàng b d nh và phân tích các y u t khi n khách hàng ỏ ỏ ở: Xác đị ế ố ế

từ bỏ gi c nh c nhỏ hàng để đưa ra các ưu đãi hoặ ắ ở qua email, tăng khả năng

hoàn t t giao d ch. ấ ị

2. Tài chính và ngân hàng

• Dự n lý r i ro: H c áp d i ro cho các đoán và quả ủ ọc máy đượ ụng để đánh giá rủ

khoản vay b ng cách phân tích lằ ịch s tín d ng c ử ụ ủa khách hàng, dự đoán khả

năng trả và xác định nguy cơ vỡ nợ nợ.

• Phát hi n gian l n: Các t ch d ng h nh n di n các ệ ậ ổ ức tài chính sử ụ ọc máy để ậ ệ

giao d ch b ng ho n các hành vi gian l n tài ị ất thườ ặc đáng ngờ, giúp ngăn chặ ậ

chính.

3. Y t e ế và chăm sóc sức khỏ

• Ch -ẩn đoán hình ả ọc máy được dùng để ảnh như Xnh y tế: H phân tích hình

quang, MRI, giúp phát hi n s m các d u hi u b nh t n ệ ớ ấ ệ ệ ật như ung thư, tổ

thương não, từ đó hỗ ẩn đoán và điề trợ ch u trị hiệu quả hơn.

• Dự nh lý: S d ng d li u b nh nhân (h nh án, xét nghi m, các đoán bệ ử ụ ữ ệ ệ ồ sơ bệ ệ

chỉ s sinh h d c b nh ố ọc) để ự đoán khả năng mắ ệnh và nguy cơ tái phát của bệ

nhân, như dự đoán nguy cơ bệ ểu đườ nh ti ng, bệnh tim.

4. Giao thông và v n t i ậ ả

• Xe t lái: H c máy là n n t ng cho các công ngh xe t lái, ch ng hự ọ ề ả ệ ự ẳ ạn như

của Tesla và Waymo, giúp xe nhận di ng xung ện và phân tích môi trườ

quanh, phát hi n các v t th ), và t ng hóa vi c lái xe. ệ ậ ể (xe, người đi bộ ự độ ệ

• Dự ng giao thông: Các ng d đoán lưu lượ ứ ụng như Google Maps và Waze sử

dụng h phân tích d li u giao thông thọc máy để ữ ệ ời gian th c ực, dự đoán tắ

nghẽn, và đề xuất lộ trình thay thế để tránh kẹt xe.

5. Giáo dục

• Cá nhân hóa l trình h p: Các n n t ng h c trộ ọc tậ ề ả ọ ực tuyến như Coursera,

Khan Academy ứng d ng h xu t các khóa h c phù h p, l trình ụ ọc máy để đề ấ ọ ợ ộ

học cá nhân hóa dựa trên kh cả năng và tiến độ ủa từng h c viên. ọ

• Phân tích k t qu h p: H phân tích d li u v k t ế ả ọc tậ ọc máy được dùng để ữ ệ ề ế

quả h p, t ng h c ọc tậ ừ đó dự đoán nhữ ọc sinh có nguy cơ gặp khó khăn hoặ

cần h tr b sung. ỗ ợ ổ

6. Truy n thông và gi i trí ề ả

• Phân tích c m xúc: Các công ty truy n thông và marketing s d ng hả ề ử ụ ọc máy

để phân tích phản hồi từ mạng xã hội, bình lu hiận và đánh giá để ểu cảm xúc

của người dùng về m t s n ph m ho u. ộ ả ẩ ặc thương hiệ

• Tối ưu hóa nộ ảng như Netflix, YouTube sửi dung truyền thông: Các nền t

dụng h ọc máy để đề xu t n i dung, tấ ộ ừ đó giữ chân người dùng lâu hơn và

nâng cao tr i nghi m gi i trí. ả ệ ả

7. Nông nghi p và th c ph m ệ ự ẩ

• Phân tích và d báo mùa v : H c áp d phân tích d li u v ự ụ ọc máy đượ ụng để ữ ệ ề

thời ti t, ch báo v th m thu hoế ất đất, và lượng nước nhằm đưa ra dự ề ời điể ạch,

cải thi t cây tr ng. ện năng suấ ồ

• Giám sát và phát hiện sâu b nh: Máy h c giúp phát hi n d u hi u c a sâu ệ ọ ệ ấ ệ ủ

bệnh trong cây trồng thông qua hình nh, t p kả ừ đó giúp nông dân can thiệ ịp

thời và gi m thi u thi t h i. ả ể ệ ạ

8. An ninh m ng ạ

• Phát hi n m a: Các công c b o m ng l n m m ch ng ệ ố ọi đe d ụ ả ật như tườ ửa, phầ ề ố

vi-rút s d ng h phát hi n các m a m i b ng ử ụ ọc máy để ện và ngăn chặ ối đe dọ ớ ằ

cách phân tích mẫu t n công m ng. ấ ạ

• Phát hi n l h ng b o m t: H c máy có th giúp phát hi m y u ệ ỗ ổ ả ậ ọ ể ện các điể ế

trong h th ng m xu t các bi n pháp b o m gi m thi u r i ro b ệ ố ạng và đề ấ ệ ả ậ ểt đ ả ể ủ ị

tấn công.

9. Công nghi p và s n xu t ệ ả ấ

• Bảo trì d : Hự đoán (Predictive Maintenance) ọc máy phân tích d li u t các ữ ệ ừ

thiết bị và dây chuy n s n xu d m b o trì c n thi t, tề ả ấ ểt đ ự đoán thời điể ả ầ ế ừ đó

giảm thi u thể ời gian ng ng ho ng và chi phí b o trì. ừ ạt độ ả

• Kiểm tra chất lượng s n ph m: H phát hi n l i s n ả ẩ ọc máy được dùng để ệ ỗ ả

phẩm trong dây chuy n s n xu m b o chề ả ất, giúp đả ả ất lượng và gi m t l s n ả ỷ ệ ả

phẩm l i. ỗ

10. Th ng b ng s n ị trườ ất độ ả

• Đị ộ ị ịnh giá bất đ ng sản: Sử dụng dữ liệu về giá tr t, vnhà đấ trí, diện tích và

các y u t d ng s n, h tr i ế ố khác để ự đoán giá bất độ ả ỗ ợ cho người mua, ngườ

bán và các nhà đầu tư.

• Phân tích xu hướng thị trường: Các công ty bất động sản ứng dụng học máy

để ị ị dự ng và bi ng cđoán xu hướ ến độ ủa th trường, giúp đưa ra các quyết đ nh

đầu tư chiến lược.

Câu 3:

CỘNG HÒA XÃ HỘI CH T NAM Ủ NGHĨA VIỆ

Độ ậ ạc l p -Tự do- H nh phúc

PHIẾU ĐĂNG KÍ DỰ HỌC

Kính g i: ử ..............................................................................................................

Tên tôi là:...........................................................................................................................

Sinh ngày:............................................Nguyên quán:.......................................................

Chức vụ và đơn vị công tác:..............................................................................................

Số điện tho i (Zalo):.......................................................................................................... ạ

Sau khi nghiên c u các hình th c và n o c u ứ ứ ội dung đào tạ ủa Trung tâm.Căn cứ vào điề

kiện và kh c t p c a b nghả năng họ ậ ủ ản thân. Tôi xin đề ị trung tâm thu nh n tôi d hậ ự ọc.

1) Lớp:........................................................................................................................

2) Th ời gian:...............................................................................................................

3) Lớp h c khai gi ng ngày:....................................................................................... ọ ả

Tôi xin chấp hành m i quy ch h c t p c ra. ọ ế ọ ậ ủa trung tâm đề

TP. H Chí Minh, ồ ngày... tháng...năm 20...

i kí Ngườ đăng

(Kí và ghi rõ h tên) ọ

Câu 4:

=VLOOKUP(LEFT(A3;2);$A$13:$D$19;2;0)

=VLOOKUP(LEFT(A3;2);$A$13:$D$19;IF(RIGHT(A3;1)="1";3;4);0)

=IF(RIGHT(A2;1)="1";1%*C3;5%*C3)

=D3*(C3+E3)

=ROUND(SUM(F3-IF(F3>=1000;1%*F3));0)

Bài 5:

Slide s 1 ch n b c i ch n b c c Title and Content ố ọ ố ục Title Slide, các slide còn lạ ọ ố ụ

chèn SmartArt, Áp d ng các hi u ng v a chèn ụ ệ ứng cho các đối tượ ừ

chèn nh ng s 3 Áp d ng các hi u ng ả vào các slide tương ứ ố ụ ệ ứng cho các đối tượ

vừa chèn

Chèn icon và áp d ng hi u ng ụ ệ ứ

Tại slide s i b c c là Section Header, chèn m t dòng có nố 5 thay đổ ố ụ ộ ội dung “Thank

you” và áp dụng hiệu hứng xuất hiện cho nội dung vừa chèn

Bấm Tải xuống để xem toàn bộ.

Preview text:

Câu 1: Khái niệm giao tiếp trực tuyến? Phân loại giao tiếp trực tuyến? Trả lời:
Khái niệm: Giao tiếp trực tuyến là quá trình trao đổi thông tin, ý tưởng và cảm
xúc qua các công cụ và nền tảng trên internet, như email, trò chuyện (chat), hội nghị
truyền hình, mạng xã hội, diễn đàn, và các ứng dụng giao tiếp khác. Giao tiếp trực
tuyến giúp mọi người kết nối với nhau dù ở bất kỳ đâu và vào bất kỳ thời điểm nào,
chỉ cần có kết nối internet. Phân loại:
1. Theo hình thức giao tiếp •
Giao tiếp đồng bộ (synchronous): Cả người gửi và người nhận đều có mặt
trực tuyến cùng lúc, trao đổi thông tin ngay lập tức. Ví dụ: Chat, cuộc gọi
video, hội nghị truyền hình. •
Giao tiếp không đồng bộ (asynchronous): Người gửi và người nhận không
cần phải có mặt cùng lúc. Thông tin được truyền đi và người nhận có thể
xem khi họ thuận tiện. Ví dụ: Email, diễn đàn, tin nhắn offline.
2. Theo phương tiện giao tiếp •
Giao tiếp qua văn bản: Dùng văn bản để truyền tải thông tin, chẳng hạn như
email, diễn đàn, tin nhắn tức thời. •
Giao tiếp qua hình ảnh: Sử dụng hình ảnh để truyền tải thông điệp hoặc cảm
xúc, phổ biến trên mạng xã hội, blog và tin nhắn có đính kèm ảnh. •
Giao tiếp qua âm thanh: Dùng âm thanh, như trong các cuộc gọi điện thoại,
cuộc gọi qua ứng dụng hoặc các ứng dụng nhắn tin âm thanh. •
Giao tiếp qua video: Truyền tải thông điệp qua hình ảnh động và âm thanh
đồng thời, như trong các buổi hội nghị trực tuyến, gọi video.
3. Theo mục đích giao tiếp •
Giao tiếp cá nhân: Dành cho các cuộc trò chuyện, trao đổi cá nhân, chẳng
hạn như nhắn tin qua WhatsApp, Messenger, Zalo. •
Giao tiếp nhóm: Dành cho các nhóm, đội ngũ để thảo luận, chia sẻ thông tin
với nhau, như các nhóm chat trong Messenger, Zalo hoặc các cuộc họp nhóm qua Zoom, Teams. •
Giao tiếp cộng đồng: Thường là các diễn đàn, mạng xã hội để chia sẻ kiến
thức và thông tin đến nhiều người. Ví dụ: Diễn đàn Reddit, nhóm Facebook,
các trang hỏi đáp như Quora.
4. Theo mức độ tương tác 2 •
Giao tiếp một chiều: Thông tin được truyền đi mà không có sự phản hồi ngay
lập tức từ người nhận. Ví dụ: Bài đăng blog, email quảng cáo. •
Giao tiếp hai chiều: Có sự phản hồi giữa người gửi và người nhận, như trong
các cuộc trò chuyện, gọi điện. •
Giao tiếp đa chiều: Thông tin được trao đổi và thảo luận giữa nhiều người
cùng một lúc, như trong các hội nghị truyền hình hoặc diễn đàn trực tuyến.
Câu 2: Trình bày những hiểu biết về học máy (Machine learning)? Một số ứng
dụng sử dụng học máy trong thực tế. Trả lời:
Khái niệm: Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI)
tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu để đưa ra
quyết định hoặc dự đoán mà không cần phải được lập trình chi tiết từng bước. Bằng
cách sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê, học máy giúp các hệ thống máy
tính tự cải thiện hiệu suất qua từng lần thu thập dữ liệu mới.
Các phương pháp chính trong học máy:
1. Học có giám sát (Supervised Learning): o
Học có giám sát sử dụng các dữ liệu đã được gán nhãn trước để dạy cho
mô hình biết cách dự đoán đầu ra mong muốn từ đầu vào. Sau khi học
xong, mô hình có thể đưa ra dự đoán với dữ liệu mới. o
Ví dụ: Dự đoán điểm số học sinh dựa trên giờ học.
2. Học không giám sát (Unsupervised Learning): o
Trong học không giám sát, dữ liệu không có nhãn đầu ra. Mô hình tự
tìm kiếm các mẫu hoặc mối quan hệ trong dữ liệu. o
Ví dụ: Phân cụm khách hàng thành các nhóm theo sở thích mua sắm.
3. Học tăng cường (Reinforcement Learning): o
Mô hình học tăng cường thông qua quá trình thử và sai, tương tác với
môi trường và nhận phản hồi qua phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu
của mô hình là tối ưu hóa phần thưởng dài hạn. o
Ví dụ: Các hệ thống chơi cờ tự động hoặc xe tự hành.
Một số ứng dụng sử dụng học máy trong thực tế:
1. Thương mại điện tử •
Hệ thống đề xuất: Các nền tảng như Amazon, Shopee sử dụng học máy để
gợi ý sản phẩm cho người dùng dựa trên sở thích và hành vi mua sắm trước
đó, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. 3 •
Phân tích giỏ hàng bỏ dở: Xác định và phân tích các yếu tố khiến khách hàng
từ bỏ giỏ hàng để đưa ra các ưu đãi hoặc nhắc nhở qua email, tăng khả năng hoàn tất giao dịch.
2. Tài chính và ngân hàng •
Dự đoán và quản lý rủi ro: Học máy được áp dụng để đánh giá rủi ro cho các
khoản vay bằng cách phân tích lịch sử tín dụng của khách hàng, dự đoán khả
năng trả nợ và xác định nguy cơ vỡ nợ. •
Phát hiện gian lận: Các tổ chức tài chính sử dụng học máy để nhận diện các
giao dịch bất thường hoặc đáng ngờ, giúp ngăn chặn các hành vi gian lận tài chính.
3. Y tế và chăm sóc sức khỏe •
Chẩn đoán hình ảnh y tế: Học máy được dùng để phân tích hình ảnh như X-
quang, MRI, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh tật như ung thư, tổn
thương não, từ đó hỗ trợ chẩn đoán và điều trị hiệu quả hơn. •
Dự đoán bệnh lý: Sử dụng dữ liệu bệnh nhân (hồ sơ bệnh án, xét nghiệm, các
chỉ số sinh học) để dự đoán khả năng mắc bệnh và nguy cơ tái phát của bệnh
nhân, như dự đoán nguy cơ bệnh tiểu đường, bệnh tim.
4. Giao thông và vận tải •
Xe tự lái: Học máy là nền tảng cho các công nghệ xe tự lái, chẳng hạn như
của Tesla và Waymo, giúp xe nhận diện và phân tích môi trường xung
quanh, phát hiện các vật thể (xe, người đi bộ), và tự động hóa việc lái xe. •
Dự đoán lưu lượng giao thông: Các ứng dụng như Google Maps và Waze sử
dụng học máy để phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực, dự đoán tắc
nghẽn, và đề xuất lộ trình thay thế để tránh kẹt xe. 5. Giáo dục •
Cá nhân hóa lộ trình học tập: Các nền tảng học trực tuyến như Coursera,
Khan Academy ứng dụng học máy để đề xuất các khóa học phù hợp, lộ trình
học cá nhân hóa dựa trên khả năng và tiến độ của từng học viên. •
Phân tích kết quả học tập: Học máy được dùng để phân tích dữ liệu về kết
quả học tập, từ đó dự đoán những học sinh có nguy cơ gặp khó khăn hoặc cần hỗ trợ bổ sung.
6. Truyền thông và giải trí 4 •
Phân tích cảm xúc: Các công ty truyền thông và marketing sử dụng học máy
để phân tích phản hồi từ mạng xã hội, bình luận và đánh giá để hiểu cảm xúc
của người dùng về một sản phẩm hoặc thương hiệu. •
Tối ưu hóa nội dung truyền thông: Các nền tảng như Netflix, YouTube sử
dụng học máy để đề xuất nội dung, từ đó giữ chân người dùng lâu hơn và
nâng cao trải nghiệm giải trí.
7. Nông nghiệp và thực phẩm •
Phân tích và dự báo mùa vụ: Học máy được áp dụng để phân tích dữ liệu về
thời tiết, chất đất, và lượng nước nhằm đưa ra dự báo về thời điểm thu hoạch,
cải thiện năng suất cây trồng. •
Giám sát và phát hiện sâu bệnh: Máy học giúp phát hiện dấu hiệu của sâu
bệnh trong cây trồng thông qua hình ảnh, từ đó giúp nông dân can thiệp kịp
thời và giảm thiểu thiệt hại. 8. An ninh mạng •
Phát hiện mối đe dọa: Các công cụ bảo mật như tường lửa, phần mềm chống
vi-rút sử dụng học máy để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mới bằng
cách phân tích mẫu tấn công mạng. •
Phát hiện lỗ hổng bảo mật: Học máy có thể giúp phát hiện các điểm yếu
trong hệ thống mạng và đề xuất các biện pháp bảo mật để giảm thiểu rủi ro bị tấn công.
9. Công nghiệp và sản xuất •
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance): Học máy phân tích dữ liệu từ các
thiết bị và dây chuyền sản xuất ể
đ dự đoán thời điểm bảo trì cần thiết, từ đó
giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. •
Kiểm tra chất lượng sản phẩm: Học máy được dùng để phát hiện lỗi sản
phẩm trong dây chuyền sản xuất, giúp đảm bảo chất lượng và giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi.
10. Thị trường bất động sản • Định giá bất ộ
đ ng sản: Sử dụng dữ liệu về giá trị nhà đất, vị trí, diện tích và
các yếu tố khác để dự đoán giá bất động sản, hỗ trợ cho người mua, người
bán và các nhà đầu tư. •
Phân tích xu hướng thị trường: Các công ty bất động sản ứng dụng học máy
để dự đoán xu hướng và biến động của thị trường, giúp đưa ra các quyết ị đ nh đầu tư chiến lược. 5 Câu 3:
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập -Tự do- Hạnh phúc
PHIẾU ĐĂNG KÍ DỰ HỌC
Kính gửi: ..............................................................................................................
Tên tôi là:...........................................................................................................................
Sinh ngày:............................................Nguyên quán:.......................................................
Chức vụ và đơn vị công tác:..............................................................................................
Số điện thoại (Zalo):..........................................................................................................
Sau khi nghiên cứu các hình thức và nội dung đào tạo của Trung tâm.Căn cứ vào điều
kiện và khả năng học tập của bản thân. Tôi xin đề nghị trung tâm thu nhận tôi dự học.
1) Lớp:........................................................................................................................
2) Thời gian:...............................................................................................................
3) Lớp học khai giảng ngày:.......................................................................................
Tôi xin chấp hành mọi quy chế học tập của trung tâm đề ra.
TP. Hồ Chí Minh, ngày... tháng...năm 20... Người đăng kí
(Kí và ghi rõ họ tên) 6 Câu 4:
=VLOOKUP(LEFT(A3;2);$A$13:$D$19;2;0)
=VLOOKUP(LEFT(A3;2);$A$13:$D$19;IF(RIGHT(A3;1)="1";3;4);0) 7
=IF(RIGHT(A2;1)="1";1%*C3;5%*C3) =D3*(C3+E3) 8
=ROUND(SUM(F3-IF(F3>=1000;1%*F3));0) Bài 5:
Slide số 1 chọn bố cục Title Slide, các slide còn lại chọn bố cục Title and Content 9
chèn SmartArt, Áp dụng các hiệu ứng cho các đối tượng vừa chèn
chèn ảnh vào các slide tương ứng số 3 Áp dụng các hiệu ứng cho các đối tượng vừa chèn 10
Chèn icon và áp dụng hiệu ứng
Tại slide số 5 thay đổi bố cục là Section Header, chèn một dòng có nội dung “Thank
you” và áp dụng hiệu hứng xuất hiện cho nội dung vừa chèn 11

Bài Tập Cá Nhân: Ứng Dụng CNTT Cơ Bản | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

Tài liệu liên quan:

Hướng Dẫn Sử Dụng Git: Lấy, Đẩy, và Gộp Code | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

Đề cương Sử dụng Công nghệ Thông tin Cơ bản | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

Chương 04: Sử Dụng CNTT Trong Quản Lý Chuỗi Cung Ứng | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

CNTT Trong Nghiên Cứu & Học Tập | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính

Công nghệ thông tin Và Internet | Kỹ năng sử dụng Công nghệ thông tin | Học viện Tài chính