Khóa Học Lập Trình R Nâng Cao

Giới thiệu

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 [...]

Xem thêm

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

- Sinh viên năm cuối các trường kinh tế, kĩ thuật

- Các bạn có đam mê về ngành nghề phân tích, quản lý dữ liệu, kĩ thuật xử lý dữ liệu

- Mong muốn cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và sẵn sàng học thêm một ngôn ngữ lập trình hữu hiệu mới

- Phù hợp với các bạn đang mong muốn chuyển ngành sang ngành Phân tích dữ liệu và Quản trị rủi ro

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

YÊU CẦU ĐẦU VÀO

- Đã có kiến thức cơ bản về R
- Đã học xong khóa R for Data Analytics and Risk Analytics

Địa điểm học:

- Hà Nội

Thời lượng học:

- 2 buổi/tuần

Thành quả đạt được sau Khóa Học Lập Trình R Nâng Cao bao gồm nhưng không giới hạn:

- Thiết lập các báo cáo tự động, trực quan hóa dữ liệu

- Thực hiện phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán machine learning trong các bài toán về rủi ro, marketing trong ngành ngân hàng, chứng khoán, tài chính

- Sử dụng các cấu trúc trong R để giải quyết bài toán, thực hiện các công việc tính toán thống kê

- Thiết lập visualization qua các loại bar & chart, trực quan hóa dữ liệu

- Sử dụng các kiểu dữ liệu String, Vector, List, Matric, Array, Data Frame, Object, Class,…

- Vận dụng các cấu trúc lặp, cấu trúc điều kiện, function.

- Sử dụng thành thạo lập trình R
- Sử dụng R trong thống kê và phân tích dữ liệu
- Chạy mô hình hồi quy, mô hình phân tích
- Nội dung chương trình sẽ bổ trợ thêm kiến thức về machine learning
- Đặc biệt giải cases thực tế và khó trong 3 lĩnh vực chính: Risk analytics, Business analytics và Portfolio management

CÁC HỖ TRỢ KHÁC

- Tặng học lại miễn phí nếu bạn vẫn chưa chắc về kiến thức của mình.
- Có thể kết hợp học giữa online và offline để phù hợp nhất với thời gian biểu của bạn.
- Được hỗ trợ và tư vấn sau này liên quan đến Python
- Hỗ trợ thiết kế tất cả các dự án tự động hóa trong công việc cùng học viên sau khóa học
- Trở thành hành viên của Học viện lập trình Magic Code Institute, thành viên của Data Analytics VietNam
- Học các ngôn ngữ khác như VBA, R, Power BI, SQL với ưu đãi lớn.
- Được cấp chứng chỉ hoàn thành khoá học khi đi học đủ 70% số buổi trở lên và hoàn thành bài tập về nhà, bài tập lớn