Khóa học “Introduction to data sciences (using R)”
Trong thời đại ngày nay, phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng hàng đầu được các nhà tuyển dụng yêu cầu trong bất kỳ ngành nghề hay lĩnh vực nào. Trong lĩnh vực kinh tế và quản trị kinh doanh, kỹ năng làm việc với dữ liệu tránh cho chúng ta đưa ra các quyết định cảm tính, mơ hồ. Các quyết định đưa ra dựa trên phân tích dữ liệu luôn có cơ sở khoa học và có độ tin cậy cao.
Có nhiều công cụ khác nhau giúp cho chúng ta phân tích dữ liệu. Trong lĩnh vực kinh tế và quản lý, phần mềm R là công cụ thông dụng nhất. Nếu chỉ dừng lại ở mức độ phân tích cơ bản và dữ liệu cần xử lý là các dữ liệu đơn giản, Microsoft Excel là một công cụ tuyệt vời. Tuy nhiên, khi lượng dữ liệu cần xử lý là quá lớn và các yêu cầu xử lý dữ liệu cần ở mức độ chuyên sâu hơn, R sẽ giúp bạn làm việc đó. Là một phần mềm mã nguồn mở (miễn phí), với hàng triệu người sử dụng mỗi ngày, phần mềm R cùng với Python đang là một trong hai công cụ tối ưu nhất được sử dụng để phân tích dữ liệu hiện nay.
Khóa học này sẽ giúp học viên tìm hiểu cách thực hiện phân tích dữ liệu bằng các công cụ trong phần mềm R. Học viên sẽ nắm bắt được nguyên lý cũng như khả năng tổng hợp dữ liệu một cách linh hoạt, qua đó có thể khám phá dữ liệu và tạo ra những kết luận có giá trị từ dữ liệu thông qua phân tích.
Phần đầu của khóa học học viên sẽ được giới thiệu về các chức năng cơ bản của phần mềm R, học cách tự viết các chương trình để giải quyết các vấn đề cụ thể. Sau đó, học viên sẽ được tiếp cận với các công cụ được sử dụng để trực quan hóa, mô hình hóa, tổng quan hóa dữ liệu nhằm phục vụ cho mục đích lập báo cáo, phân tích hay dự báo.
Để tham gia khóa học này, học viên nên có hiểu biết cơ bản về lập trình. Học viên cần cài đặt phần mềm R version 3.6.0 trở lên. Học viên có thể sử dụng phần mềm R trên hệ điều hành Window hoặc Mac. Khóa học cơ bản này là nền tảng để học viên tham gia các khóa học “Financial modeling with R” hoặc “Machine learning and AI with R”
Sau khóa học này học viên sẽ có khả năng
- Tự viết các thuật toán đơn giản trong R.
- Hiểu cách sử dụng R như một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Mô hình hóa dữ liệu bằng các công cụ có sẵn trên R.
Nội dung khóa học
| Thời gian | Nội dung | Thời lượng |
| Buổi 1 | Giới thiệu về R, điểm mạnh và điểm yếu của R.
Cách cài đặt và chạy các ứng dụng đơn giản trong R. Tự viết các tính toán đơn giản trong R. |
3,5 giờ |
| Buổi 2 | Giói thiệu về các kiểu biến (variables) trong R.
Các hàm số cơ bản khi xử lý các biến trong R Biến kiểu vector và xử lý vector |
3,5 giờ |
| Buổi 3 | Giới thiệu về các câu lệnh điều kiện
Giới thiệu về các kiểu vòng lặp Cách viết hàm số (function) trong R |
3,5 giờ |
| Buổi 4 | Giới thiệu về mô phỏng ngẫu nhiên trong R
Mô phỏng các bài toán thực tế Giải một số ví dụ đơn giản bằng mô phỏng |
3,5 giờ |
|
Buổi 5 |
Giới thiệu về data frame trong R
Load dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào R Xử lý dữ liệu căn bản trong R bằng package “dplyr” |
3,5 giờ |
| Buổi 6 | Lọc và sắp xếp dữ liệu trong R
Trực quan hóa dữ liệu (histogram, cdf, boxplot…) Trực quan hóa dữ liệu trong R bằng package “ggplot2” |
3,5 giờ |
| Buổi 7 | Một số khái niệm cơ bản trong mô hình hóa dữ liệu (Machine learning)
Mô hình hóa dữ liệu bằng hồi quy tuyến tính Mô hình hóa dữ liệu bằng hồi quy logistic |
3,5 giờ |
| Buổi 8 | Mô hình hóa dữ liệu bằng mô hình dạng cây đơn
Mở rộng mô hình dạng cây để tăng hiệu quả mô hình Giới thiệu về mô hình mạng Neural và Deep learning |
3,5 giờ |