Phân tích số liệu với phần mềm R

Cấu trúc dữ liệu và lập trình trên phần mềm R trong phân tích và trình bày số liệu
Rating: 3.9 out of 5 (23 ratings)
588 students
Phân tích số liệu với phần mềm R
Rating: 3.9 out of 5 (23 ratings)
588 students
Hiểu về phần mềm R, cấu trúc dữ liệu và phân tích dữ liệu trong R
Xây dựng các mô hình Học máy thống kê (Machine learning) cơ bản
Trình bày số liệu bằng đồ thị

Requirements

  • Có kỹ năng tin học cơ bản
  • Có máy tính cá nhân để thực hành trên phần mềm
Description

Khóa học này sẽ giúp các bạn tìm hiểu về việc sử dụng phần mềm R trong phân tích, xử lý và trình bày số liệu.

Khóa học sẽ chia thành các phần chính sau:

- Giới thiệu về phần mềm R, cách thiết lập môi trường làm việc và cài đặt.

- Các cấu trúc dữ liệu cơ bản trong R: véc-tơ, ma trận, danh sách (list), data frame.

- Import và export dữ liệu từ Excel vào R và ngược lại.

- Trình bày số liệu bằng biểu đồ.

- Các cấu trúc lập trình cơ bản trong R: vòng lặp for, vòng lặp while, điều kiện (if then else)

- Xây dựng các mô hình Machine learning bằng phần mềm R

Who this course is for:
  • Bất cứ ai quan tâm đến lĩnh vực khoa học số liệu hoặc cần nâng cao kỹ năng về phân tích và xử lý số liệu
  • Muốn tìm hiểu về phân tích số liệu bằng phần mềm R
Course content
6 sections • 19 lectures • 3h 36m total length
  • Cài đặt R và R-studio
    05:25
  • Khởi động và màn hình làm việc
    03:47
  • Thiết lập thư mục gốc và các tính toán cơ bản
    03:58
  • Véc-tơ, Ma trận, Danh sách (List)
    16:35
  • Cấu trúc Data frame (Bảng dữ liệu)
    12:39
  • Các biểu đồ cơ bản
    11:00
  • Trình bày số liệu bằng biểu đồ trên R
    07:35
  • Các thiết lập khác cho biểu đồ
    14:15
  • Cấu trúc điều kiện và cấu trúc lặp; Thiết lập hàm số
    13:08
  • Sử dụng các hàm số apply, lapply, sapply, tapply
    10:29
  • Import file csv, xlsx từ Excel vào môi trường R
    07:34
  • Export từ môi trường R ra file text, csv, excel
    06:46
  • Giới thiệu
    00:18
  • Mô hình hồi quy tuyến tính
    20:50
  • Mô hình hồi quy Logistic
    16:06
  • Mô hình cây quyết định
    28:15
  • Mô hình k-NN trong nhận diện chữ số viết tay
    24:55
  • Mô hình phân cụm thứ bậc
    06:29
  • Mô hình phân cụm K-means
    06:41

Instructor
Khoa học định lượng, tài chính định lượng, khoa học dữ liệu
Da Hoang Huu
  • 4.3 Instructor Rating
  • 308 Reviews
  • 4,281 Students
  • 8 Courses

Xin chào các bạn!

Mình là Hoàng Hữu Đà. Mình tốt nghiệp chuyên ngành toán tài chính - ĐH Kinh tế quốc dân và hiện nay đang làm việc về quản trị rủi ro ngân hàng.

Mình quan tâm đến ứng dụng của toán học, xác suất thống kê, PP định lượng trong khoa học dữ liệu (data science) và tài chính ngân hàng.

Hiện nay, mình thấy rằng việc dạy và học các môn học như XSTK, Kinh tế lượng,... trong đại học đang chú trọng đến kỹ thuật tính toán, các ứng dụng trong thực tiễn còn hạn chế và chưa được giảng dạy hiệu quả. Do đó, mình muốn tạo ra các bài giảng theo phong cách "Khan Academy" mang tính dễ hiểu, có tính ứng dụng và được giải nghĩa cặn kẽ. Không đi sâu vào tính toán, mà sẽ giải thích ý nghĩa đằng sau các công thức toán học và ứng dụng.

Mình mong các bạn khi xem bài giảng sẽ có được những khoảnh khắc cảm thấy "A-ha", "Thì ra vậy", "Giờ mới hiểu", như khi mình tìm hiểu những môn học này. Các bài giảng sẽ mang tính thực tiễn, nhưng vẫn giúp các bạn hiểu các vấn đề lý thuyết và luyện làm bài tập.

Mình mong rằng có thể chia sẻ kiến thức đến mọi người và góp phần thay đổi cách nhìn về việc học: Không phải là việc ghi nhớ kiến thức một cách thụ động; mà là học cách giải quyết vấn đề và cách ứng dụng lý thuyết vào thực tiễn. Hơn nữa, việc học hoàn toàn có thể trở nên thú vị và bổ ích.

Mình là big fan của Online learning, đã tham gia và hoàn thành một số khóa học trên Coursera và edX. Các bạn có thể tìm hiểu thêm theo đường link đến tài khoản Linkedin của mình.

Mình có một kênh youtube chia sẻ kiến thức các môn học ở bậc đại học như XSTK, Kinh tế lượng, Machine learning,... thu hút 500,000 lượt xem. Các bạn có thể tìm hiểu thêm theo đường link youtube của mình.

Ngoài ra, mình đã được chứng nhận hoàn thành Chứng chỉ GARP FRM (Quản trị rủi ro tài chính) với hạng 1 cho 4 môn level I và hạng 1,2,2,2,1 cho 5 môn của level II.