Khóa Học Phân Tích Và Xử Lý Dữ Liệu Với Phần Mềm R

Chia Sẻ Khóa Học Phân Tích Và Xử Lý Dữ Liệu Với Phần Mềm R Toàn Diện

Khóa học này được thiết kế để cung cấp kiến thức toàn diện và chuyên sâu về Phân tích và Xử lý Dữ liệu sử dụng phần mềm thống kê R. R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi trong thống kê, phân tích dữ liệu và học máy. Bạn sẽ được học từ các khái niệm cơ bản về cài đặt, cấu trúc dữ liệu (Vector, Data Frame, List), xử lý dữ liệu thô, cho đến thực hiện các phương pháp phân tích thống kê nâng cao (Kiểm định t, ANOVA, Hồi quy Tuyến tính, Logistic) và các mô hình Học máy cơ bản (Cây quyết định, K-means). Khóa học giúp bạn nắm vững R để tự tin thực hiện các dự án phân tích dữ liệu thực tế.

Tại Sao Bạn Nên Học Phân Tích Dữ Liệu Với R

Học từ căn bản, không yêu cầu kiến thức lập trình R trước đó.

R là công cụ miễn phí, mã nguồn mở, được cộng đồng khoa học và doanh nghiệp toàn cầu tin dùng.

Nắm vững các cấu trúc dữ liệu phức tạp và cách thao tác hiệu quả trong R.

Thành thạo các kỹ thuật tiền xử lý, làm sạch và tổng hợp dữ liệu với các package mạnh mẽ như dplyr.

Áp dụng các mô hình thống kê và học máy (Linear/Logistic Regression, K-means, Decision Tree) vào dữ liệu thực tế.

Biết cách trực quan hóa dữ liệu đẹp và hiệu quả bằng Base R và ggplot2.

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học Này

Cài đặt và thiết lập môi trường làm việc R và RStudio.

Làm chủ các cấu trúc dữ liệu cơ bản: Vector, Ma trận, Factor, List, Data Frame.

Thực hiện các phép toán logic, thiết lập và sử dụng hàm số trong R.

Nhập/Xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau (Excel, CSV) và ghép nối Data Frame.

Sử dụng thành thạo các package quan trọng như dplyr để xử lý và phân tích dữ liệu thô.

Thực hiện các phân tích thống kê cơ bản và kiểm định giả thuyết (t-test, ANOVA, Correlation).

Xây dựng các mô hình dự báo như Hồi quy Tuyến tính và Hồi quy Logistic.

Nắm vững các thuật toán Học máy cơ bản: Cây quyết định (Decision Tree), k-NN, K-means.

Tạo các biểu đồ phân tích chuyên nghiệp và đẹp mắt bằng ggplot2.

Khóa Học Này Phù Hợp Với

Sinh viên, nghiên cứu sinh trong các lĩnh vực cần xử lý và phân tích số liệu (Kinh tế, Y tế, Kỹ thuật, Xã hội).

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) muốn làm việc với R.

Những người làm công tác thống kê, báo cáo, cần công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để xử lý dữ liệu lớn.

Bất kỳ ai muốn chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu.

Nội dung khóa học

01 - Giới thiệu về R và các thiết lập cơ bản

002 Cài đặt R và R-studio.mp4

003 Khởi động và màn hình làm việc.mp4

004 Các thiết lập cơ bản_ Cài đặt package.mp4

005 Các tính toán cơ bản trên R.mp4

02 - Cấu trúc dữ liệu Vector, ma trận, factor

008 Véc-tơ (Vector).mp4

009 Các phép toán logic.mp4

010 Ma trận.mp4

011 Cấu trúc Factor.mp4

012 Chuyển đổi giữa các định dạng dữ liệu.mp4

03 - Thiết lập hàm số trong R

015 Thiết lập hàm số trong R.mp4

016 Thiết lập hàm số Tham số mặc định - Optional argument.mp4

017 Thiết lập hàm số Trả về nhiều đầu ra.mp4

04 - Cấu trúc dữ liệu List và data frame

020 Dữ liệu list.mp4

021 Dữ liệu data frame.mp4

05 - Ghép nối data frame

024 Nối data frame dùng rbind và cbind.mp4

025 Nối data frame bằng hàm merge (inner join, outer join, left join, right join).mp4

06 - Sử dụng package dplyr trong phân tích và xử lý số liệu

028 Sử dụng các hàm số select, filter, rename, arrange_ Pipe operator.mp4

029 Sử dụng các hàm số group_by, summarise, mutate.mp4

030 Join các bảng trong Dplyr.mp4

07 - Số liệu dạng ký tự (Character) và dạng ngày (Date and time)

033 Số liệu dạng ký tự (Character).mp4

034 Số liệu dạng ngày (Date).mp4

08 - Import Export từ Excel và các nguồn dữ liệu khác

036 Import file csv, xlsx từ Excel vào môi trường R.mp4

037 Export từ môi trường R ra file text, csv, excel.mp4

09 - Cấu trúc if-else if-else_ Vòng lặp for

039 Cấu trúc điều kiện If-else if-else.mp4

040 Sử dùng hàm số if_else, case_when_ hàm cut.mp4

041 Cấu trúc vòng lặp for.mp4

042 Sử dụng các hàm số apply, lapply, sapply.mp4

10 - Thực hiện phân tích thống kê trên R

045 Tính toán thống kê cơ bản.mp4

046 Phân tích phân bố của từng biến số_ biểu đồ phân tán, biểu đồ boxplot.mp4

047 Phân tích tương quan giữa các biến số Hệ số tương quan, kiểm định tương quan.mp4

048 Tính toán với phân phối xác suất.mp4

049 Chọn mẫu ngẫu nhiên Hàm sample, sample.int.mp4

050 Kiểm định Binomial (Binomial test) với tỷ lệ.mp4

051 Kiểm định student t - one sample.mp4

052 Kiểm định student t - two sample.mp4

053 Phân tích ANOVA - kiểm định F-test.mp4

11 - Trình bày số liệu bằng biểu đồ - sử dụng base R

056 Lý thuyết Các biểu đồ cơ bản.mp4

057 Biểu đồ đường (line plot)_ hàm plot.mp4

058 Biểu đồ phân tán (scatter plot).mp4

059 Biểu đồ tần số (histogram)_ Biểu đồ hộp (box-plot).mp4

060 Biểu đồ cột (bar-plot).mp4

061 Vẽ nhiều đồ thị sub-plot trong một hình vẽ.mp4

12 - Vẽ biểu đồ với ggplot2

063 Giới thiệu ggplot2_ Biểu đồ điểm sử dụng geom_point.mp4

064 Biểu đồ điểm và khớp đường với geom_smooth.mp4

065 Biểu đồ cột với geom_bar.mp4

066 Biểu đồ histogram và box-plot.mp4

13 - Mô hình hồi quy tuyến tính trên R

069 Lý thuyết Hồi quy tuyến tính đơn biến.mp4

070 Lý thuyết Hồi quy tuyến tính đa biến.mp4

071 Mô hình hồi quy tuyến tính trên R.mp4

14 - Mô hình hồi quy Logistic trên R

073 Lý thuyết Hồi quy Logistic.mp4

074 Lý thuyết Hồi quy Logistic - Thước đo sai số dự báo.mp4

075 Lý thuyết Hồi quy Logistic - Đường AUC, hệ số ROC.mp4

076 Mô hình hồi quy Logistic trên R.mp4

15 - Mô hình cây quyết định, k-NN trên R

078 Lý thuyết Mô hình cây quyết định.mp4

079 Lý thuyết Mô hình bagging, random forest.mp4

080 Mô hình cây quyết định trên R.mp4

081 Mô hình k-nearest neighbors (k-NN).mp4

082 Mô hình k-NN (k-nearest neighbors) trên R.mp4

16 - Mô hình phân cụm thứ bậc, phân cụm K-means

084 Lý thuyết Mô hình phân cụm thứ bậc.mp4

085 Mô hình phân cụm thứ bậc trên R.mp4

086 Lý thuyết Mô hình phân cụm K-means.mp4

087 Mô hình phân cụm K-means trên R.mp4