Đề cương khóa học

Ngày Một: Ngôn Ngữ Cơ Bản

  • Giới thiệu khóa học
  • Về Data Science
    • Định nghĩa Data Science
    • Quy trình thực hiện Data Science.
  • Giới thiệu R Language
  • Biến và Kiểu Dữ Liệu
  • Cấu trúc Điều khiển (Vòng lặp / Điều kiện)
  • R Scalas, Vectors và Matrices
    • Định nghĩa Vectors trong R
    • Matrices
  • Xử lý Chuỗi và Văn bản
    • Kiểu dữ liệu Character
    • File IO
  • Lists
  • Hàm
    • Giới thiệu Hàm
    • Closures
    • Hàm lapply/sapply
  • DataFrames
  • Bài tập thực hành cho tất cả các phần

Ngày Hai: R Programming Nâng Cao

  • DataFrames và File I/O
  • Đọc dữ liệu từ file
  • Chuẩn bị Dữ liệu
  • Bộ Dữ Liệu Tích Hợp
  • Trực Quan Hóa
    • Gói Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Heat Map
    • Gói ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Khám phá Dữ liệu Với Dplyr
  • Bài tập thực hành cho tất cả các phần

Ngày Ba: Nâng Cao Programming Với R

  • Mô hình Thống kê Với R
    • Hàm Thống kê
    • Xử lý NA
    • Phân phối (Nhị thức, Poisson, Chuẩn)
  • Hồi quy
    • Giới thiệu Hồi quy Tuyến tính
  • Đề xuất
  • Xử lý Văn bản (tm package / Wordclouds)
  • Phân cụm
    • Giới thiệu về Phân cụm
    • KMeans
  • Phân loại
    • Giới thiệu về Phân loại
    • Naive Bayes
    • Cây Quyết định
    • Huấn luyện bằng gói caret
    • Đánh giá Thuật toán
  • R và Big Data
    • Kết nối R với cơ sở dữ liệu
    • Hệ sinh thái Big Data
  • Bài tập thực hành cho tất cả các phần

Requirements

  • Ưu tiên có kiến thức lập trình cơ bản

Cài đặt

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (7)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories