Đề cương khóa học

Ngày Một: Cơ bản Ngôn ngữ

  • Giới thiệu Khóa Học
  • Về Data Science
    • Định Nghĩa Data Science
    • Quá Trình Thực Hiện Data Science.
  • Giới thiệu R Language
  • Biến và Kiểu Dữ Liệu
  • Cấu trúc Điều Kiện (Vòng Lặp / Điều Kiện)
  • R Scalars, Vectors, và Matrices
    • Định Nghĩa R Vectors
    • Ma trận
  • Chuỗi và Thao Tác Văn Bản
    • Kiểu Dữ Liệu Ký Hiệu
    • File IO
  • Danh sách
  • Hàm
    • Giới thiệu Hàm
    • Closures
    • hàm lapply/sapply
  • DataFrames
  • Bài Tập cho tất cả các phần

Ngày Hai: R Cấp Trung Programming

  • DataFrames và File I/O
  • Đọc dữ liệu từ các file
  • Chuẩn bị Dữ Liệu
  • Bộ Dữ Liệu Ngắn Cung
  • Biểu đồ Hóa
    • Thư viện Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / biểu đồ phân tán
    • Heat Map
    • thư viện ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Khám Phá Với Dplyr
  • Bài Tập cho tất cả các phần

Ngày Ba: R Nâng Cao Programming

  • Xây dựng Mô Hình Thống Kê với R
    • Các Hàm Thống Kê
    • Xử Lý Với NA
    • Phân Phối (Tweedie, Poisson, Normal)
  • Hồi quy
    • Giới thiệu Hồi quy tuyến tính
  • Đề Xuất
  • Xử Lý Văn Bản (tm package / Wordclouds)
  • Nhóm Tụ
    • Giới thiệu về Nhóm Tụ
    • KMeans
  • Phân Loại
    • Giới thiệu về Phân Loại
    • Naive Bayes
    • Cây Quyết Định
    • Huấn Luyện sử dụng 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 cho tất cả các phần

Requirements

  • Nên có kiến thức cơ bản về lập trình

Thiết Lập

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (7)

Upcoming Courses

Related Categories