인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

Bao gồm các khái niệm cơ bản về dữ liệu, các hàm và gói hữu ích của R, cùng bài thực hành phân tích dữ liệu, giúp mọi người có thể phân tích dữ liệu lớn bằng lập trình R.

Chào mừng bạn đến với khóa học cơ bản về lập trình R! Khóa học này sẽ dễ dàng và có hệ thống hướng dẫn bạn các khái niệm cốt lõi của lập trình R cùng cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu thực tế, dành cho những người mới bắt đầu phân tích dữ liệu. Bắt đầu từ cài đặt R, khóa học sẽ đi sâu vào cấu trúc dữ liệu, cú pháp cơ bản và các trường hợp phân tích thực tế, nhằm mục tiêu giúp bạn có bước khởi đầu thành công trên con đường trở thành nhà phân tích dữ liệu.

Đây là bài giảng lập trình R cơ bản dành cho những bạn chưa biết đọc. Chỉ cần chơi theo hợp âm với tôi hai lần. Bạn sẽ tự nhiên được tái sinh thành một chiếc mũi tốt!

Chúng ta thường nghe nhiều về tầm quan trọng của big data và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, không có nhiều nơi để người mới bắt đầu tiếp cận kiến thức liên quan. Khóa học này được làm mới vào năm 2022, dựa trên phương pháp giáo dục chuyên biệt được tích lũy trong nhiều năm bởi một tổ chức giáo dục chuyên về big data, và sẽ hướng dẫn bạn từ những điều cơ bản của phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ R đến trực quan hóa dữ liệu.

Đây là bài giảng về khoa học dữ liệu sử dụng R. Từ việc tải dữ liệu đến xây dựng mô hình và chiến lược thực hiện mô hình, bạn sẽ học từng bước.

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Khóa học nhập môn ADsP dễ hiểu nhất, ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu ngay! Từ khái niệm cơ bản đến các câu hỏi dự đoán, mọi thứ cần thiết để đậu!

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

Bài giảng này là bài giảng 'R phân tích dữ liệu được nghiên cứu một mình' Đây là một bài giảng phân tích dữ liệu dựa trên một cuốn sách.

Dễ dàng và thú vị, có đầy đủ các ví dụ thực tế! Đây là bài giảng về lộ trình phân tích dữ liệu R có thể hoàn thành trong 7 ngày dựa trên nội dung của cuốn sách 『Bắt đầu với phân tích dữ liệu R』 (Hanbit Media).

Nếu bạn đang loay hoay với số liệu thống kê của trường đại học, bí quyết từ một tiền bối từng ở vị trí tương tự. Nắm vững số liệu thống kê cơ bản bằng lập trình R.

Chúng tôi giúp bạn có thể bò tự do. Hầu hết các bài giảng được thực hiện thông qua mã hóa trực tiếp. Hãy theo dõi tôi từng dòng một khi tôi viết mã!

Thông qua lớp học này, bạn có thể hiểu chính xác R Shiny và tìm hiểu một cách có hệ thống cách thức hoạt động cũng như cách xây dựng nó. Chúng tôi cũng sẽ sử dụng R Shiny để xây dựng một ứng dụng web có thể thực hiện [đám mây từ chuyển động] và [phán đoán hình ảnh trí tuệ nhân tạo]!

Bạn vẫn chưa biết vẽ đồ thị bằng Excel phải không? Hãy cải thiện chất lượng biểu đồ, đây là cốt lõi của việc viết báo cáo. Bạn có luôn tìm kiếm các hàm ggplot mà bạn sử dụng hàng ngày không? Chúng ta hãy cùng nhau tóm tắt lại tất cả.

Tìm hiểu cách thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua Shiny, chúng tôi thu thập giá cổ phiếu mới hàng ngày thông qua tự động hóa và thậm chí tạo ra một bảng điều khiển có thể xác định xu hướng chứng khoán theo ngành.

Tiếp theo Phần 1, chúng tôi đề cập đến các kỹ thuật thống kê chuyên sâu, khai thác dữ liệu và lập mô hình.

R Shiny cho phép bạn triển khai các chức năng vô hạn của R trong các ứng dụng web, khiến nó trở thành cách đơn giản nhất để sử dụng và tìm hiểu.

Nội dung trong bài giảng thống kê tổng quát được thảo luận tuần tự theo lối kể chuyện. Bạn có thể sử dụng R, một chương trình miễn phí, dễ dàng như Excel và dễ dàng hơn SPSS.

Thông qua bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu quy trình kiểm tra thống kê bằng R. Nếu bạn chưa quen với cài đặt R và ngữ pháp cơ bản, bạn có thể bắt đầu xem phần 2.

Đây là khóa học về chương trình R, được sử dụng rộng rãi trong thống kê và phân tích dữ liệu. Nó bao gồm phần giới thiệu chương trình cơ bản về lý thuyết và mô hình thống kê trình độ trung cấp.