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 thế giới dữ liệu địa không gian, việc tạo ra bản đồ dự đoán từ các điểm quan sát là một thao tác phổ biến và ngày càng dễ dàng nhờ sự phong phú của các công cụ trong R. Tuy nhiên, điều gì khiến một bản đồ “đẹp” thật sự đáng tin cậy? Chìa khóa nằm ở việc hiểu rõ ranh giới của dữ liệu, công cụ và đặc điểm của mô hình – thay vì chỉ dừng lại ở vẻ đẹp hình ảnh bên ngoài. Trong buổi thuyết trình tại nhóm người dùng R Rome (ngày 27 tháng 11 năm 2025), Jakub Nowosad đã trình bày một quy trình thực hành hiệu quả để xây dựng và đánh giá các bản đồ dự đoán không gian, sử dụng dữ liệu về đa dạng loài thực vật ở Nam Mỹ làm ví dụ. Qua đó, ông nhấn mạnh rằng: tạo bản đồ không phải là kết thúc, mà là bước khởi đầu cho một quá trình suy luận cẩn trọng. Từ điểm quan sát đến bề mặt dự đoán: Những phương pháp phổ biến Việc chuyển đổi từ tập hợp điểm dữ liệu (chẳng hạn như địa điểm ghi nhận loài thực vật) thành bản đồ liên tục – nơi mỗi vị trí trên bản đồ đều có một giá trị dự đoán – là một bài toán tiêu biểu trong phân tích không gian. Các phương pháp được ứng dụng bao gồm:
Phân tích số liệu thể thao hiện đại, đặc biệt là giải bóng rổ nhà nghề Mỹ NBA, là một trong những mảng ứng dụng trực quan và cuốn hút nhất của khoa học dữ liệu. Thay vì phải tải về các tệp tin bảng tính thủ công hoặc tự viết các bộ cào dữ liệu phức tạp, hệ sinh thái ngôn ngữ R cung cấp cho người dùng những công cụ mạnh mẽ để kết nối trực tiếp với nguồn dữ liệu thể thao uy tín. Chỉ với vài dòng mã lệnh đơn giản kết hợp giữa gói hoopR và bộ công cụ tidyverse, bạn hoàn toàn có thể trích xuất các thông số thi đấu chi tiết từ ESPN và tạo ra biểu đồ xếp hạng cầu thủ chuyên nghiệp. Thiết lập môi trường và tải dữ liệu từ hoopR Gói hoopR là cầu nối dữ liệu chuyên dụng, cho phép tải toàn bộ thông tin chi tiết từng trận đấu của giải đấu một cách nhanh chóng. Để bắt đầu, chúng ta cần nạp hai thư viện nền tảng là tidyverse phục vụ cho việc xử lý cấu trúc dữ liệu và hoopR để lấy thông số cầu thủ cho mùa giải gần nhất.
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: science.for.economics@gmail.com
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội