Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
Viết Mã R Sạch Sẽ và Có Khả Năng Tái Sử Dụng Hơn
- Ôn lại những yếu tố giúp mã R có khả năng mở rộng, dễ đọc và dễ bảo trì
- Tạo các hàm có thể tái sử dụng với các đầu vào, đầu ra và giá trị mặc định rõ ràng
- Giảm lặp lại thông qua thiết kế hàm tốt hơn và tổ chức script hợp lý
Quy Trình Làm Việc Biến Đổi Dữ Liệu Thực Tế
- Xây dựng các quy trình phân tích rõ ràng với các công cụ tidyverse
- Làm việc với các tổng hợp theo nhóm, nối dữ liệu và chuyển đổi cấu trúc dữ liệu
- Cấu trúc các bước chuẩn bị dữ liệu cho các phân tích có thể lặp lại
Lập Trình Hàm Cho Các Nhiệm Vụ Lặp Lại
- Sử dụng các công cụ lặp như một giải pháp thay thế cho các vòng lặp lặp đi lặp lại
- Áp dụng các quy trình làm việc theo phong cách map với thư viện purrr
- Xử lý lỗi và các giá trị thiếu an toàn hơn trong các nhiệm vụ lặp lại
Gỡ Lỗi và Cải Thiện Hiệu Suất
- Tìm và sửa các lỗi mã hóa phổ biến trong script và hàm
- Sử dụng các kỹ thuật gỡ lỗi thực tế trong R và RStudio
- Đo hiệu năng của mã chậm và thực hiện các cải tiến hiệu suất có mục tiêu
Báo Cáo Có Thể Tái Lập và Truyền Thông
- Tạo báo cáo có thể tái lập với R Markdown
- Tinh chỉnh đầu ra trực quan bằng ggplot2 để truyền đạt rõ ràng hơn
- Chuẩn bị kết quả phân tích để chia sẻ với các bên liên quan trong kinh doanh hoặc nghiên cứu
Hội Thảo Thực Hành và Các Bước Tiếp Theo
- Kết hợp hàm, quy trình làm việc với dữ liệu, gỡ lỗi và báo cáo trong một bài tập thực tế
- Ôn lại các kỹ thuật chính và các mẫu phổ biến cho công việc hàng ngày với R
- Xác định các bước tiếp theo để liên tục cải thiện kỹ năng lập trình R
Yêu cầu
- Nắm vững cú pháp cốt lõi của R, các kiểu dữ liệu, vector và data frame
- Có kinh nghiệm viết script trong R và làm việc trên RStudio
- Có kinh nghiệm lập trình R ở mức trung cấp, bao gồm thao tác dữ liệu cơ bản và vẽ biểu đồ
Đối tượng
- Các nhà phân tích dữ liệu muốn viết mã R hiệu quả hơn, có khả năng tái sử dụng và dễ bảo trì
- Các nhà khoa học dữ liệu cần quy trình làm việc mạnh mẽ hơn cho phân tích, báo cáo và cộng tác
- Các nhà nghiên cứu và chuyên gia kỹ thuật sử dụng R cho các công việc dữ liệu thực tế
Đánh giá (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
Khóa học - Advanced R
Dịch thuật bằng máy
