Thông Tin Khóa Học: - R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm dành cho tính toán và đồ họa thống kê. Đây là một bản hiện thực ngôn ngữ lập trình S với ngữ nghĩa khối từ vựng lấy cảm hứng từ Scheme. R do Ross Ihaka và Robert Gentleman tạo ra[2] tại Đại học Auckland, New Zealand, đến nay do R Development Core Team chịu trách nhiệm phát triển. Tên của ngôn ngữ một phần lấy [...]
Thông Tin Khóa Học:
- R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm dành cho tính toán và đồ họa thống kê. Đây là một bản hiện thực ngôn ngữ lập trình S với ngữ nghĩa khối từ vựng lấy cảm hứng từ Scheme. R do Ross Ihaka và Robert Gentleman tạo ra[2] tại Đại học Auckland, New Zealand, đến nay do R Development Core Team chịu trách nhiệm phát triển. Tên của ngôn ngữ một phần lấy từ chữ cái đầu của hai tác giả (Robert Gentleman và Ross Ihaka), một phần cũng là cách chơi chữ từ tên S
Cole.vn xin gửi đến anh chị Khóa Học Lập Trình R Nâng Cao, dạy offline trong 11 buổi học cùng các chuyên gia
Khóa Học Lập Trình R Nâng Cao: R Applications in Risk, Portfolio Management & Marketing
ĐỐI TƯỢNG THAM GIA HỌC
NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH
BUỔI | CHỦ ĐỀ | NỘI DUNG | CASE STUDY |
Buổi 1 | Giới thiệu phân tích dữ liệu | - Giới thiệu về máy học (machine learning) trong phân tích dữ liệu - Ôn lại kiến thức lập trình R (recap kiến thức, kỹ năng và cài đặt một số packages cần thiết) | Giới thiệu về phân tích dữ liệu và các ứng dụng phân tích dữ liệu (use cases) trong ngân hàng, tài chính; Giới thiệu về quản trị danh mục (portfolio management) |
Buổi 2 | Supervised learning in R (Học có giám sát)
| - Giới thiệu thuật toán K-nearest neighbors (KNN) - Giới thiệu thuật toán Logistic regression | Bài toán phân loại quyết định cho vay dựa trên thông tin nhân khẩu học của khách hàng |
Buổi 3 | - Giới thiệu về mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng | Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Logistic regression |
Buổi 4 | - Project – Thực hành bài toán XHTD - Đánh giá hiệu năng và các phương pháp kiểm thử - Chữa các bài toán thực tế của học viên | Bài toán mô hình hành vi của khách hàng tiền gửi thanh toán & tiền gửi tiết kiệm và/ hoặc mô hình tính VAR |
Buổi 5 | - Giới thiệu thuật toán cây quyết định (Decision trees) | Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định |
Buổi 6 | - Giới thiệu thuật toán cây quyết định (Decision trees) – Tiếp | Bài toán tính toán các tham số tính tổn thất dự kiến (Expected loss – PD, LGD, EAD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định |
Buổi 7 | Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)
| - Giới thiệu thuật toán K-means | Bài toán: Phân nhóm khách hàng (customer segmentation) sử dụng k-means |
Buổi 8 | - Giới thiệu thuật toán Clustering khác | Bài toán: Phân tích mạng xã hội (Social network clustering analysis) |
Buổi 9 | - Bài toàn phân tích hành vi khách hàng dựa trên mô hình RFM và thực hành trên R | Bài toàn phân tích hành vi khách hàng dựa trên mô hình RFM và thực hành trên R |
Buổi 10 | Tổng kết | - Chữa bài project khóa học - Recap lại toàn bộ khóa học |
Đánh giá và bình luận
( 514 đánh giá)