강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

(Hoàn thành trong 2 giờ) Cơ bản lập trình R cho phân tích dữ liệu

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.

5 học viên đang tham gia khóa học này

  • sdj0831
실습 중심
R
Big Data

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • R và RStudio

  • Phân tích dữ liệu

  • Làm sạch dữ liệu

  • Xử lý dữ liệu

Bắt đầu lập trình R rất dễ dàng.

  • R, bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu! 🚀

  • Phân tích dữ liệu kỳ diệu bắt đầu với R

  • Hãy cùng chơi với dữ liệu! Giới thiệu về lập trình R

  • Tôi cũng làm thế! Chinh phục những điều cơ bản của phân tích dữ liệu R

  • Lập trình R, mở ra cánh cửa phân tích dữ liệu

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Trong phân tích dữ liệu

Dành cho người mới bắt đầu

Lập trình R

Dành cho người mới bắt đầu

Dữ liệu liên quan

Mọi người đang chuẩn bị để cấp chứng chỉ

Sau giờ học

  • Có được khả năng phân tích dữ liệu cơ bản

  • Cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu của bạn

  • Mở rộng khả năng tăng trưởng và sử dụng trong tương lai

Các tính năng của khóa học này

Xin hãy giới thiệu những đặc điểm chính và các yếu tố khác biệt.

Tiết 2_Bài giảng cơ bản về lập trình R_

Chèn ví dụ đồ họa phong phú

Bài giảng này có nhiều hình ảnh liên quan giúp bạn dễ hiểu hơn.

Giải thích dễ hiểu bằng hình ảnh minh họa

Nó được thiết kế sao cho ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng truy cập.

Tìm hiểu về những điều này

1. Cơ bản về R:

  • R, RStudio

  • Biến đổi

  • Kiểu dữ liệu (Số, Ký tự, Logic, v.v.)

  • Cấu trúc dữ liệu (Vector, List, Matrix, Data Frame, Tibble)

  • Hàm, Hàm do người dùng định nghĩa

  • Gói (Gói: Cài đặt và Tải)

  • Câu lệnh điều kiện: if , else )

  • Vòng lặp ( for , while )

  • Bình luận, Trợ giúp

2. Xử lý và xử lý dữ liệu:

  • Nhập/Xuất dữ liệu (CSV, Excel, v.v.)

  • gói dplyr

  • Chọn và trích xuất các hàng/cột ( select , filter )

  • arrange

  • Tạo và mutate các biến được dẫn xuất

  • Tóm tắt dữ liệu ( summarise / summarize )

  • Nhóm dữ liệu ( group_by )

  • Kết nối/gộp dữ liệu (các hàm họ join : left_join , inner_join v.v., bind_rows , bind_cols )

  • Thiếu giá trị: NA , is.na , na.omit

  • Giá trị ngoại lệ

  • Làm sạch dữ liệu

  • Người vận hành đường ống ( %>% )

3. Hình ảnh hóa dữ liệu:

  • gói ggplot2

  • Vẽ đồ thị cơ sở R

  • Biểu đồ thanh (Biểu đồ thanh: geom_bar , geom_col )

  • Biểu đồ đường (Biểu đồ đường: geom_line )

  • Biểu đồ phân tán: geom_point

  • Biểu đồ Histogram (Biểu đồ Histogram: geom_histogram )

  • Biểu đồ hộp (Biểu đồ hộp: geom_boxplot )

  • Bản đồ thẩm mỹ ( aes() )

  • Thiết lập Trục, Tiêu đề và Chú giải

  • Kiểm soát các yếu tố trực quan như màu sắc, hình dạng và kích thước

4. Thống kê và phân tích cơ bản:

  • Thống kê mô tả (trung bình, trung vị, mốt, phương sai, độ lệch chuẩn)

  • Phân tích tần suất (Phân tích tần suất: table )

  • Phân tích tương quan ( cor analysis)

  • Giới thiệu về kiểm định giả thuyết (đơn giản) (kiểm định t, v.v.)

  • Giới thiệu về Phân tích hồi quy (Đơn giản)

  • Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Ai đã tạo ra khóa học này

  • Lúc mới bắt đầu học, tôi thấy rất khó khăn, nhưng giờ tôi đã nắm được cách lập trình R một cách dễ dàng.

  • Tôi đã tạo ra bài giảng này theo định dạng dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng nghiên cứu và học lập trình R.

Bạn có thắc mắc nào không?

Cơ bản về R

  • R là gì? Nó được dùng để làm gì?

  • Sự khác biệt giữa R và Python là gì?

  • Làm thế nào để cài đặt và sử dụng R?

Xử lý dữ liệu

  • Khung dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để nhập tệp Excel?

  • Xử lý giá trị bị thiếu (NA) như thế nào?

Hình ảnh hóa dữ liệu

  • Làm thế nào để vẽ đồ thị bằng gói ggplot2 ?

  • Làm thế nào để vẽ biểu đồ thanh, biểu đồ đường và biểu đồ histogram?

📐 Phân tích thống kê

  • Làm thế nào để tìm giá trị trung bình, trung vị, phương sai và độ lệch chuẩn?

  • Tôi thực hiện kiểm định t và phân tích ANOVA như thế nào?

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Windows

  • Công cụ sử dụng: Cài đặt R Studio

  • Thông số kỹ thuật PC: Áp dụng

Tài liệu học tập

  • Định dạng của tài liệu học tập được cung cấp (PPT, liên kết đám mây, văn bản, mã nguồn, tài sản, chương trình, bài toán ví dụ, v.v.)

  • Số lượng và dung lượng, tính năng và ghi chú về các tài liệu học tập khác, v.v.

Kiến thức và ghi chú của người chơi

  • Không áp dụng

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người học dữ liệu

  • Lập trình R cho người mới

  • Quan tâm trực quan hóa dữ liệu

Xin chào
Đây là

246

Học viên

38

Đánh giá

10

Trả lời

4.4

Xếp hạng

13

Các khóa học

디펙업(DefecUp) — 배움을 성장으로, 기술을 기회로

(주)디펙업은 “배움이 곧 성장이다”라는 철학으로 출발한 기술 교육 브랜드입니다.
우리는 단순히 지식을 전달하는 회사를 넘어, 사람이 성장하는 길을 설계하는 이러닝 기업입니다.

AI, 보안, 데이터, 스마트팩토리 등 빠르게 변하는 기술 시대 속에서
누구나 자신의 역량을 업그레이드할 수 있도록, 디펙업은 쉽고 실용적인 융합형 이러닝 콘텐츠를 만듭니다.

디펙업에서 운영하는 브랜드는 두 가지가 있습니다.

 

디펙업(DefecUp) 브랜드는 “기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 가르친다”는 철학을 바탕으로, IT·AI·보안·데이터·산업 디지털화 분야 중심의 전문 국가공인 및 국가 기술 이러닝 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

바이트탐정(Byte Detective)은 디펙업(DefecUp)의 교육 철학을 대표하는 콘텐츠 브랜드로,
“지식을 탐정하듯 분석하고, 기술의 단서를 찾는다”는 콘셉트를 중심으로 합니다.
즉, 바이트탐정은 학습자가 IT 보안·AI·데이터 분야의 핵심 원리를 흥미롭게 이해하도록 돕는 융합형 중심 학습 브랜드입니다.

 

"배움을 성장으로"

Chương trình giảng dạy

Tất cả

10 bài giảng ∙ (1giờ 52phút)

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!

477.854 ₫

Khóa học khác của sdj0831

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!