R tối thiểu - kiến ​​thức tối thiểu để phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu, từ lý do sử dụng R đến quy trình!
Tôi sẽ dạy bạn những kiến thức tối thiểu một cách dễ hiểu và ngắn gọn.

Phân tích dữ liệu R
Tại sao và làm thế nào để thực hiện điều đó?

“R tốt, Python tốt, SQL tốt...”

Tôi muốn tận dụng dữ liệu trong công việc của mình, nhưng có quá nhiều câu chuyện ngoài kia.
Bởi vì những việc cần làm sẽ khác nhau tùy thuộc vào từng người, tổ chức và tình huống.

Đó là lý do tại sao khóa học này được thiết kế như một bước đầu tiên tối thiểu để học cách sử dụng R với dữ liệu theo quan điểm "đây là những gì bạn có thể làm" thay vì đưa ra câu trả lời đúng.

Sau khi nghe bài giảng này,

• Liệu tôi có đang ở trong tình huống có thể sử dụng R (hay có điều gì khác quan trọng hơn)
• Nếu tôi viết, tôi sẽ làm gì và làm như thế nào?
• Và tại sao chúng ta nên làm điều này?

Bạn sẽ luyện tập suy nghĩ về lưng của mình.

Quan tâm đến dữ liệu
Bất kỳ ai cũng được.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu trong R.
Tuy nhiên, thay vì tập trung vào nội dung được trình bày trong các bài giảng tuyệt vời khác, tôi thực sự đã tinh chỉnh nó nhiều nhất có thể từ những lần thử nghiệm và mắc lỗi khi làm việc và nghĩ rằng , "Ồ, nếu tôi biết trước điều này, tôi đã bớt đau khổ hơn."

Vì nó không yêu cầu bất kỳ kiến thức nâng cao nào của người chơi (nếu bạn có thể bật Google)
Tôi nghĩ nó sẽ hữu ích cho mọi người.
Tuy nhiên, tôi nghĩ nó sẽ đặc biệt hiệu quả đối với những người không phải là nhà phát triển nhưng lại quan tâm đến từ 'dữ liệu'.

Thành phần và tính năng

Bài giảng được chia thành hai phần chính.

Cấu trúc bài giảng

Phần này bao gồm các câu hỏi như "Tại sao nên sử dụng R?" , "Phân tích dữ liệu có nghĩa là gì và tại sao tôi nên thực hiện?", và đối với những người quan tâm đến các câu hỏi trên , "Luồng và ví dụ về phân tích dữ liệu là gì?"

Các tính năng của bài giảng

Theo kinh nghiệm cá nhân, tôi thấy rằng học ở nơi tôi phải vận dụng trí óc nhiều nhất sẽ hiệu quả hơn là học ở nơi tôi đã chuẩn bị kỹ lưỡng và có thể "học thoải mái". Đó là lý do tại sao tôi sẽ không đề cập đến ba điều này trong khóa học này.

Không chỉ trong R, mà trong nhiều tình huống hàng ngày, không có cách duy nhất nào để giải quyết một vấn đề. Vì vậy, tôi nghĩ rằng nếu tôi đưa ra một giải pháp "đúng đắn", mọi người có thể hiểu lầm rằng đây là cách đúng để giải quyết vấn đề, mặc dù có thể có một giải pháp tốt hơn.

Ngoài ra, tôi cảm thấy thật kỳ lạ khi phải nhắc lại những thông tin có sẵn trên các blog trực tuyến, vì vậy tôi cố gắng tránh giải thích thêm trừ khi thực sự cần thiết.