Giải quyết vấn đề với R và AI Tutor! Làm chủ phân tích dữ liệu thực tế

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Statistics
Statistics
R
R
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
LLM
LLM
Statistics
Statistics
R
R
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
LLM
LLM

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Khả năng tiền xử lý và gia công dữ liệu sử dụng R và AI Tutor

  • Phân tích thống kê và giải thích kết quả để giải quyết vấn đề thực tế

  • Tự động hóa phân tích và viết mã hiệu quả dựa trên LLM

  • Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả để rút ra thông tin chi tiết trong kinh doanh

  • Lập kế hoạch và thực hiện dự án phân tích dữ liệu cấp độ trung cấp

Từ cơ bản về phân tích dữ liệu R
đến giải quyết vấn đề thực tế dựa trên AI

Nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới.


Bạn đang cảm thấy bối rối không biết nên bắt đầu phân tích dữ liệu từ đâu?
Giảng viên với kinh nghiệm thực tế phong phú sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor
để phân tích các dữ liệu phức tạp một cách rõ ràng và đưa ra những hiểu biết thực tế sâu sắc. Hãy củng cố năng lực phân tích hệ thống và kỹ năng ứng dụng AI để trang bị cho mình khả năng giải quyết các vấn đề thực tế.


Giải quyết vấn đề với R và AI Tutor!
Đây là bài giảng giúp tăng cường năng lực phân tích dữ liệu thực tế.

Học tập một cách hệ thống toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu như tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê, trực quan hóa và tự động hóa viết mã bằng cách sử dụng R, AI Tutor, LLM.
Khóa học bao gồm các gói KoNLP, dplyr, ggplot2 và cả kỹ thuật prompt dựa trên AI.



Bạn sẽ được học cách giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp trong thực tế thay vì chỉ dừng lại ở các cú pháp cơ bản, đồng thời học cách tối đa hóa hiệu suất phân tích thông qua AI.
Nâng cao năng lực giải quyết vấn đề thực tiễn, từ lập kế hoạch dự án phân tích dữ liệu cho đến giải thích kết quả.



Từ việc thiết lập môi trường RStudio đến thao tác dữ liệu bằng dplyr, trực quan hóa nâng cao với ggplot2, khai phá văn bản bằng KoNLP, và kỹ thuật đặt câu lệnh R dựa trên LLM với AI Tutor
, bạn sẽ được trực tiếp thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu để rèn luyện kỹ năng thực tế.

Trở thành bậc thầy phân tích dữ liệu
với R và AI Tutor

Phần 1 - Thiết lập môi trường phân tích dữ liệu R và hiểu biết cơ bản

Học các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ lập trình R, cách thiết lập môi trường phát triển và cách sử dụng RStudio IDE. Hoàn tất chuẩn bị thực hành thông qua việc cài đặt các công cụ thiết yếu và cấu hình môi trường để phân tích dữ liệu.

Phần 2 - Xử lý các kiểu dữ liệu và cấu trúc cốt lõi trong R

Bạn sẽ được học cách hiểu và xử lý các kiểu dữ liệu khác nhau được sử dụng trong R (Numeric, Character, Logical) và các cấu trúc dữ liệu cốt lõi như vector, factor, ma trận, mảng, khung dữ liệu (data frame) và danh sách (list).

Phần 3 - Làm chủ liên kết dữ liệu bên ngoài và Nhập/Xuất (I/O)

Bạn sẽ được học các kỹ thuật xuất nhập dữ liệu thực tế, bao gồm cách tải (Import) các dữ liệu bên ngoài với nhiều định dạng khác nhau như TXT, CSV, Excel vào R và lưu (Export) các đối tượng R thành tệp tin bên ngoài.

Phần 4 - Thực hành khai phá dữ liệu văn bản tiếng Hàn bằng KoNLP

Cài đặt gói KoNLP và thiết lập môi trường Java để thực hành phân tích hình thái tiếng Hàn, trích xuất danh từ và trực quan hóa dữ liệu văn bản (biểu đồ cột, word cloud).

Phần 5 - Tiền xử lý và thao tác dữ liệu bằng dplyr

Học cách sử dụng các hàm filter(), select(), arrange(), mutate(), summarise(), group_by() của gói dplyr để lọc, chọn, sắp xếp, tạo biến phái sinh và tóm tắt dữ liệu một cách hiệu quả.

Phần 6 - Sử dụng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dựa trên ggplot2

Sử dụng gói ggplot2 để tạo các loại biểu đồ đa dạng như biểu đồ phân tán, biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ hộp, đồng thời học sâu về thiết lập aesthetics và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu.

Phần 7 - Làm sạch dữ liệu phi cấu trúc và ứng dụng khai thác văn bản nâng cao

Ứng dụng các kỹ thuật khai thác văn bản nâng cao như xử lý chuỗi bằng biểu thức chính quy (Regular Expression), phân tích dữ liệu lời bài hát hip-hop, áp dụng bảng màu bằng RColorBrewer và trực quan hóa đám mây từ ngữ (Word Cloud).

Section 8 - Cơ sở thống kê suy diễn và ứng dụng thực tiễn phân phối xác suất

Học các khái niệm cơ bản về xác suất, cách trực quan hóa và phân tích phân phối nhị thức và phân phối chuẩn bằng R. Thực hiện phân tích xác suất như quản lý kho bãi bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế.

Phần 9 - Kỹ thuật Prompt R-Thống kê dựa trên LLM

Hiểu nguyên lý của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đồng thời học cách thiết kế và xây dựng AI Tutor tùy chỉnh cho phân tích thống kê và R. Nắm vững phương pháp gỡ lỗi (debug) và cách sử dụng Gemini.

Bạn đang cảm thấy bối rối không biết nên bắt đầu phân tích dữ liệu phức tạp từ đâu?
Khóa học này được tạo ra chính là dành cho những người như bạn.


✔️ Người học muốn nâng cao năng lực phân tích dữ liệu thực tế bằng R và AI Tutor

  • Những người muốn học một cách hệ thống từ cơ bản về R cho đến các kỹ thuật phân tích nâng cao

  • Những người muốn cải thiện khả năng viết mã phân tích dữ liệu và giải quyết lỗi bằng cách sử dụng AI Tutor

  • Những người muốn tăng cường khả năng phân tích thống kê và giải thích kết quả thông qua việc xử lý dữ liệu thực tế

✔️ Những người làm việc thực tế muốn đổi mới quy trình phân tích dữ liệu bằng các công cụ AI

  • Những ai muốn trải nghiệm việc viết mã hiệu quả và tự động hóa phân tích bằng cách sử dụng LLM như ChatGPT

  • Những người muốn thực hiện hiệu quả toàn bộ quá trình tiền xử lý, thao tác và trực quan hóa dữ liệu cùng với AI.

  • Những người muốn nâng cấp khả năng đưa ra thông tin chi tiết về kinh doanh dựa trên dữ liệu lên một tầm cao mới

✔️ Những nhà phân tích dữ liệu tương lai muốn vượt qua trình độ sơ cấp để trang bị năng lực giải quyết vấn đề thực tế

  • Những người muốn nuôi dưỡng khả năng lập kế hoạch và thực hiện các dự án phân tích dữ liệu phức tạp bằng cách kết nối R với AI Tutor.

  • Những ai muốn tích lũy kinh nghiệm giải quyết các vấn đề dữ liệu đa dạng có thể gặp phải trong thực tế, thay vì chỉ dừng lại ở việc học lý thuyết.

  • Những ai muốn học các kỹ thuật trực quan hóa hiệu quả để tăng sức thuyết phục cho kết quả phân tích dữ liệu


Đừng ngần ngại trước việc phân tích dữ liệu nữa.
Cùng với R và AI Tutor, bạn cũng có thể trở thành chuyên gia khám phá những giá trị tiềm ẩn của dữ liệu.

Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu


Môi trường thực hành

  • Môi trường phát triển lập trình R: Bạn cần cài đặt phiên bản mới nhất của R và RStudio.

  • Hệ điều hành: Hỗ trợ các hệ điều hành phổ biến như Windows, macOS, Linux.

  • Cấu hình PC: Khuyến nghị RAM từ 8GB trở lên và không gian lưu trữ đủ dùng để việc phân tích dữ liệu diễn ra suôn sẻ.

Kiến thức tiên quyết và những điều cần lưu ý

  • Cần có sự hiểu biết cơ bản về phân tích dữ liệu.

  • Sẽ rất tốt nếu bạn đã có kinh nghiệm học ngôn ngữ lập trình R ở mức độ cơ bản.

  • Để sử dụng AI Tutor, trải nghiệm sử dụng các LLM như ChatGPT sẽ rất hữu ích.

Tài liệu học tập

  • Sử dụng các tệp dữ liệu thực hành (CSV, TXT, v.v.) được cung cấp trong bài giảng.

  • Lưu trữ các đoạn mã (code snippets) và kết quả phân tích được tạo ra trong RStudio.

  • Tham khảo tài liệu của các gói R chính như KoNLP, dplyr, ggplot2.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người học muốn nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới bằng cách sử dụng R và AI Tutor

  • Người làm thực tế muốn đổi mới quy trình phân tích dữ liệu bằng cách tận dụng các công cụ AI

  • Những người khao khát trở thành nhà phân tích dữ liệu muốn vượt qua trình độ sơ cấp để trang bị năng lực giải quyết vấn đề thực tế.

  • Các nhà hoạch định và nghiên cứu cần phân tích dữ liệu phức tạp và đưa ra thông tin chi tiết về kinh doanh.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản (quản lý tệp tin, cài đặt chương trình, v.v.)

  • Sự quan tâm và ý chí học tập đối với phân tích dữ liệu

  • Không cần kiến thức tiền đề về lập trình R và thống kê (học từ cơ bản)

Xin chào
Đây là ywjang23583

Tôi đã đảm nhiệm công việc nhà phát triển tại LG Electronics, một công ty viễn thông, trong khoảng 27 năm. Sau khi nghỉ hưu, tôi đã tiến hành giảng dạy các khóa học lập trình phần mềm đại cương tại các trường đại học, cũng như tại các trường dạy nghề và cơ quan nhà nước. Hiện tại, tôi vẫn đang giảng dạy khóa học Internet vạn vật (IoT) tại một trường đào tạo nghề.

Tôi muốn ghi lại bài giảng với nội dung như dưới đây và chia sẻ nó.

1.Khóa học R thống kê Cơ bản/Nâng cao

2. Kỹ thuật công nghệ IoT vạn vật - Bộ phận thu thập dữ liệu cảm biến Arduino

3.Kỹ thuật Raspberry Pi

4. Khóa học cơ bản/nâng cao về ứng dụng AI (Hiểu thuật toán cơ bản và cách sử dụng công cụ)

5.Kỹ thuật triển khai nền tảng mang tính hệ thống để cấu hình trang trại thông minh (Smart Farm)

6. Kỹ thuật Tableau và PowerBI - các công cụ trực quan hóa dữ liệu

7. Kỹ thuật và phương pháp 6 Sigma trong thực tế công việc

8. Xây dựng hệ sinh thái Hadoop phân tích dữ liệu lớn

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

33 bài giảng ∙ (16giờ 20phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của ywjang23583

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

715.870 ₫

60%

1.789.675 ₫