messenger_logo
Liên hệ qua Messenger
SciEco

[KHOÁ HỌC R] Phân tích dữ liệu và Lập báo cáo phân tích với ngôn ngữ R (R Programming)

Đn
Đội ngũ SciEco
Ngày viết: 19/09/2024

Khoá học "Lập báo cáo và phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R" là một khóa học thực tế và chuyên sâu nhằm giúp bạn nắm vững kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình R để thực hiện phân tích dữ liệu và tạo báo cáo chất lượng cao.

Trong khoá học này, bạn sẽ được hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao về cách sử dụng R để xử lý và biểu diễn dữ liệu một cách hiệu quả. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích dữ liệu trong R, bạn sẽ có khả năng hiểu rõ hơn về các biến thể trong dữ liệu và đưa ra những phân tích chính xác.

Không chỉ giúp bạn nắm vững kỹ năng kỹ thuật, khoá học cũng tập trung vào việc tạo ra báo cáo chuyên nghiệp và ấn tượng bằng cách sử dụng RMarkdown và Quarto. Bạn sẽ học cách tùy chỉnh và tối ưu hóa báo cáo để trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Dù bạn là một sinh viên, nhà nghiên cứu hay chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu, khoá học này sẽ giúp bạn trở thành một người chuyên nghiệp có khả năng sử dụng R để thực hiện phân tích dữ liệu và làm việc với dữ liệu một cách mạnh mẽ và hiệu quả

Hình thức học

Khoá tiêu chuẩn và Khoá cao cấp

Khoá R tiêu chuẩn (standard): học viên được truy cập và học các nội dung trong video và trao đổi thắc mắc với giảng viên qua kênh hỗ trợ online
Khoá R cao cấp (premium): Bao gồm khoá R tiêu chuẩn, ngoài ra cuối khoá sẽ có buổi tư vấn trực tiếp của học viên với PSG.TS. Lê Thanh Hà và đội ngũ giảng viên để giải đáp thắc mắc hoặc định hướng phát triển trong tương lai

Đối tượng

Mục tiêu khoá học

Lợi ích tham gia khoá học

Buổi 1: Giới thiệu chung

Buổi 2: Giới thiệu dplyr và tidyr

Buổi 3: Xử lý số liệu thô (Missing Data)

Buổi 4: Xử lý số liệu thô (Dữ liệu đột xuất và dữ liệu nhiễu)

Buổi 5: Trực quan hóa số liệu

Buổi 6: Hồi quy OLS

Buổi 7: Hồi quy OLS (phần 2)

Buổi 8: Mô hình FE, RE

Buổi 9 + 10: Thực hành tạo báo cáo phân tích từ dữ liệu thực tế


Bài viết khác
Trong bài viết này, SciEco sẽ giúp bạn làm rõ sự khác biệt giữa hai thuật ngữ thường xuyên xuất hiện trên các trang báo kinh tế quốc tế (Stock, Flow or Impulse?, n.d.). Mặc dù có vẻ đơn giản, nhưng chúng lại dễ gây nhầm lẫn, đặc biệt là khi bạn tiếp cận những bài viết chuyên sâu về lĩnh vực kinh tế.
1. Giới thiệu Phân cụm đồ thị (K-means Clustering) là quá trình phân chia hoặc tách biệt dữ liệu theo các nhóm dựa trên các đặc điểm chung sau đó được biểu thị qua một đồ thị. Phù hợp với những công việc cần phân khúc các tệp khách hàng trong thương mại, phân tích thị trường. Điều này giúp các công ty hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của từng nhóm, qua đó đưa ra chiến lược marketing phù hợp. Trong thuật toán phân cụm, K-means là một thuật toán phân cụm đơn giản và phổ biến trong học máy (machine learning) để phân cụm các điểm dữ liệu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm của chúng. Thuật toán này dùng để chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu với nhau. 2. Ta cài đặt những thư viện sau
SciEco
Science for Economics
Định hướng đào tạo phân tích dữ liệu, xây dựng chính sách, tối ưu hoá danh mục tài chính cá nhân và dự báo thị trường.
Liên hệ
Địa chỉ: Số 60, ngõ 41, Phố Thái Hà, Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội (Google Map)
Email: [email protected]
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội