Khóa học Phân tích dữ liệu định lượng với ngôn ngữ lập trình R

Thời lượng

20 Buổi

Hình thức đào tạo

Online

Số tín chỉ

8

Tổng quan

Ngôn ngữ lập trình R vẫn duy trì sức hút mạnh mẽ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và thống kê. Với ưu thế về xử lý dữ liệu lớn và khả năng trực quan hóa mạnh mẽ, R được các chuyên gia dữ liệu và nhà khoa học sử dụng phổ biến trong các ngành tài chính, y tế và nghiên cứu khoa học. Nhiều doanh nghiệp đang áp dụng R vào phân tích dữ liệu chuyên sâu và dự báo xu hướng kinh doanh. Xu hướng hiện tại cho thấy R không chỉ được sử dụng trong môi trường học thuật mà còn được các công ty lớn ứng dụng trong các dự án data-driven.

Khóa học "Ngôn ngữ R" của Cole được thiết kế nhằm trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu bằng R – một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực thống kê và khoa học dữ liệu. Khóa học tập trung vào cách sử dụng R để xử lý dữ liệu, trực quan hóa, và phân tích dữ liệu định lượng, hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác. Nội dung bao gồm từ các bước cơ bản trong lập trình R đến các phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao và dự báo xu hướng. Thông qua các dự án thực tế, học viên sẽ thành thạo ngôn ngữ R, sẵn sàng ứng dụng vào công việc phân tích tại doanh nghiệp.

Những xu hướng sử dụng ngôn ngữ R:

Phân tích dữ liệu lớn: R hỗ trợ xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn trong lĩnh vực tài chính, y tế và nghiên cứu khoa học, nhờ các thư viện mạnh mẽ và công cụ tối ưu.
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao: R cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu phong phú, tạo nên các biểu đồ và báo cáo động, giúp người dùng dễ dàng hiểu sâu các thông tin.
Tích hợp với Machine Learning: Nhiều doanh nghiệp đang sử dụng R để xây dựng các mô hình dự đoán, tối ưu hóa và ứng dụng Machine Learning nhờ các gói như caret, randomForest.
Ứng dụng trong phân tích tài chính: R ngày càng phổ biến trong phân tích tài chính, quản lý rủi ro và dự báo thị trường, nhờ khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác.
Phân tích dữ liệu sinh học: R có vị thế quan trọng trong phân tích dữ liệu sinh học và y tế, giúp xử lý, phân loại và phân tích các dữ liệu phức tạp từ genomics, proteomics.
Khả năng tự động hóa: Với sự hỗ trợ từ các gói tự động hóa, R giúp tối ưu hóa quy trình phân tích, từ làm sạch dữ liệu đến báo cáo, giảm thời gian và công sức cho các nhà phân tích.

Mục tiêu học tập

OP1: Cách dùng công cụ R trên môi trường tích hợp RStudio để có thể áp dụng trong việc phân tích dữ liệu.
OP2: Học viên hiểu được logic của phân tích định lượng và thống kê mô tả.
OP3: Áp dụng kiến thức toán học, kinh tế lượng, xác suất thống kê, để phân tích dữ liệu.
OP4: Hiểu rõ các mô hình hồi quy (tuyến tính, phi tuyến, dạng bảng...), các bài toán về chuỗi thời gian (MA, AR...).
OP5: Trực quan hóa dữ liệu và diễn giải kết quả phân tích, ý nghĩa của từng chỉ số, tìm ra nhân tố tác động tới kết quả và mức độ ảnh hưởng của nhân tố.
OP6: Làm chủ được kỹ năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu có số lượng lớn thường gặp trong tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, viễn thông, CNTT, …

Đối tượng học tập

Sinh viên nghiên cứu sinh nhóm ngành kinh tế, chính trị, xã hội, khoa học, etc. cần kỹ năng lập trình ứng dụng cho việc làm bài tập nghiên cứu, khóa luận tốt nghiệp và học bổ trợ cho công việc sau này.

Viện nghiên cứu khoa học, giảng viên trường đại học thực hiện nghiên cứu đăng báo trong nước và quốc tế.

Người đi làm trong ngành kinh tế, tài chính, thống kê, khoa học xã hội cần học kỹ năng phân tích thống kê dữ liệu để bổ trợ cho công việc.

Những người đang muốn theo nghề Data Analyst, Data Scientist chuyên nghiệp.

Bất cứ ai muốn hiểu biết về ứng dụng của ngôn ngữ R cho việc phân tích thống kê, phân tích dữ liệu bắt đầu học từ số 0.

Chuẩn đầu ra 

Theo chuẩn BLOOM 3 mốc đầu

Biết:
• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về ngôn ngữ R và các thư viện phổ biến như ggplot2, dplyr, và tidyr trong phân tích dữ liệu.
• Nắm được quy trình cơ bản về làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu trong R.
• Biết cách sử dụng R để thực hiện các phân tích thống kê cơ bản và phân tích dữ liệu khám phá, bao gồm các phép tính và hàm thông dụng trong R.

Hiểu:
• Hiểu cách áp dụng các gói thư viện R vào quy trình phân tích dữ liệu, từ việc xử lý dữ liệu cho đến phân tích và trực quan hóa.
• Nhận diện được các tình huống cần sử dụng R để phân tích và đánh giá dữ liệu, đưa ra được lựa chọn công cụ R phù hợp với từng bài toán cụ thể.
• Phân biệt các kỹ thuật phân tích cơ bản trong R, từ trực quan hóa dữ liệu đến mô hình hóa thống kê, và hiểu rõ cách chúng hỗ trợ ra quyết định.

Áp dụng:
• Thực hành làm sạch và chuẩn bị dữ liệu thực tế, từ đó thực hiện các phân tích thống kê cơ bản với R.
• Sử dụng R để tạo ra các biểu đồ, bảng thống kê và báo cáo trực quan, dễ hiểu cho người dùng cuối.
• Xây dựng các quy trình phân tích dữ liệu chuẩn với R, từ thu thập dữ liệu, làm sạch, phân tích đến xuất bản báo cáo, áp dụng trong các dự án công việc hàng ngày.

Chuẩn đầu ra theo tư duy, công cụ, kỹ năng

Công cụ:
• Sử dụng thành thạo R và các gói thư viện phân tích dữ liệu phổ biến như dplyr, ggplot2, tidyr để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• Biết cách khai thác RStudio và các công cụ hỗ trợ khác để viết mã, kiểm thử và triển khai mã R hiệu quả.
• Làm quen với công cụ quản lý gói như CRAN và GitHub để cài đặt và cập nhật các thư viện R cần thiết cho các dự án phân tích.

Tư duy:
• Phát triển tư duy phân tích dữ liệu, tư duy thống kê và khoa học dữ liệu để tiếp cận và giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu từ góc nhìn hệ thống.
• Tư duy trực quan hóa dữ liệu: hiểu và biết cách chọn biểu đồ phù hợp cho các loại dữ liệu khác nhau, nhằm truyền tải thông tin rõ ràng, chính xác.
• Xây dựng tư duy logic khi tổ chức, lọc, tổng hợp và đánh giá dữ liệu để đưa ra kết luận hợp lý và khoa học.

Kỹ năng:
• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Có khả năng thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu từ các nguồn khác nhau để đưa vào quy trình phân tích.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Tạo các biểu đồ và bảng thống kê rõ ràng, hiệu quả, và phù hợp với mục tiêu báo cáo.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Phân tích, đánh giá và sử dụng các kỹ thuật R khác nhau để giải quyết các bài toán cụ thể trong công việc, từ các bài toán thống kê đơn giản đến phức tạp.

Công việc sau khi hoàn thành khóa học

Sau khi hoàn thành khóa học "Ngôn ngữ R," học viên sẽ có thể sử dụng R để thực hiện phân tích dữ liệu chuyên sâu và trực quan hóa thông tin một cách hiệu quả. Cụ thể, họ sẽ biết cách xử lý dữ liệu lớn, xây dựng các báo cáo trực quan hấp dẫn, và thực hiện phân tích thống kê để hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp. Học viên cũng sẽ có khả năng ứng dụng R vào phân tích dữ liệu tài chính, phân tích dữ liệu sinh học và áp dụng các mô hình dự báo. Khóa học mang đến kỹ năng thực tiễn, giúp học viên sẵn sàng giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp và tạo ra giá trị cho tổ chức thông qua dữ liệu.

Lộ trình học tập 

1.1. Giới thiệu về phương pháp phân tích định lượng.
1.2. Tóm tắt về thống kê.
1.3. Ngôn ngữ thống kê R.
1.4. Ngôn ngữ R và phần mềm RStudio.
1.5. Nhập liệu biên tập và lưu trữ dữ liệu với R.
1.6. Làm bài tập với R
2.1. Chọn mẫu và các phương pháp chọn mẫu.
2.2. Các đại lượng thống kê.
2.3. Phân phối mẫu.
2..4. Ước lượng và kiểm định.
2.5. Thực hành trên R.
3.1. Các loại biểu đồ và ý nghĩa.
3.2. Mất mát dữ liệu và xử lý.
3.3. Thực hành.
4.1. Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính.
4.2. Diễn giải mô hình hồi quy tuyến tính.
4.3. Đánh giá mô hình.
4.4. Thực hành trên R.
5.1. Giới thiệu mô hình hồi quy đa biến.
5.2. Diễn giải mô hình.
5.3. Cộng tuyến trong hồi quy đa biến.
5.4. Tìm mô hình tối ưu.
5.5. Thực hành trên R.
6.1. Giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến.
6.2. Diễn giải mô hình.
6.3. Giới thiệu các độ đo.
6.4. Lựa chọn mô hình theo chỉ số AIC và BIC.
6.5. Thực hành trên R.
7.1. Giới thiệu mô hình hồi quy dạng bảng.
7.2. Diễn giải mô hình.
7.3. Thực hành trên R.
8.1. Giới thiệu mô hình hồi quy logistic.
8.2. Xây dựng mô hình.
8.3. Diễn giải mô hình.
8.4. Thực hành trên R.
9.1. Giới thiệu trường phái thống kê Bayes.
9.2. So sánh trường phái thống kê Bayes và trường phái thống kê tần suất.
9.3. Tính toán Bayes.
9.4. Thực hành trên R.
10.1. Quá trình trung bình trượt MA: phân tích và dự báo.
10.2. Quá trình tự hồi quy AR: phân tích và dự báo.
10.3. Quá trình ARMA: phân tích và dự báo.
10.4. Quá trình ARIMA: phân tích và dự báo.
10.5. Thực hành trên R.
Kết thúc khóa học.

Giảng viên

TS. Ban Hà Bằng

Giảng viên Bộ môn Khoa Học Máy Tính - Đại học Bách Khoa Hà Nội

Sở hữu 15+ công trình nghiên cứu khoa học được công nhận; phát triển các kỹ thuật metaheuristic giải các bài toán tối ưu trong các hệ thống phân tán và hệ thống phần mềm.

Kinh nghiệm dày dặn trong tư vấn và triển khai công nghệ số hóa cho nhiều tập đoàn và doanh nghiệp lớn.

Năm 2010, thầy và cộng sự đạt giải nhất Nhân tài đất Việt; với sản phẩm hệ thống số hóa tư duy con người.

Trợ giảng

Đỗ Huy Chúc

Feedback học viên 

Nguyễn Trúc Phương

Data Engineer tại VinGroup

Mình vừa hoàn thành khóa học này tại Cole, mình cảm thấy thầy dạy khá kỹ. Những bạn mới cũng ó thể học được, thậm chí là dân kinh tế như mình. Các bạn tư vấn rất nhiệt tình luôn. Nói chung học ở đây theo mình tốt. Recomment cho ae nào đang định học nhé.

Trần Xuân Tiến

Data Analyst tại TP Bank

Mình đã có được công việc đầu tiên với nghề Data Analyst khi mình tham gia những khóa học của Cole. Thầy dạy theo lộ trình khá là chi tiết. Học online nhưng rất dễ tiết kiệm và dễ hiểu. Cảm ơn thầy và đội ngũ Cole đã support nhiệt tình.

Trịnh Lan Anh

Data Science tại Úc

Trước khi đi ra nước ngoài học thạc sỹ mình đã học một khóa học của Cole và thấy khá OK, các thầy dạy chi tiết. Đặc biệt là lôj trì và tài liệu học tập cực kì đầy đủ và chi tiết. Recomment cho những bạn nào đang phân vân. Có thể tham khảo nhé.

Video học thử

Thông tin khóa học

Đào tạo trực tuyến

Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet. Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.

Nội dung buổi học

Sẽ bao gồm trung bình 60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.

Video bài giảng

Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.

Tương tác trực tiếp

Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Với khóa học căn bản/ kỹ năng mới trại hè thì khóa hiện tại không yêu cầu đầu vào. Tùy theo lộ trình học để học viên lựa chọn, ví dụ với trình độ và nhu cầu học nâng cao học viên sẽ có yêu cầu đầu vào ở một số khóa.
Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ được cấp giấy chứng nhận hoàn thành - chương trình đào tạo kỹ năng của trung tâm. Học viên cần làm qua 1 số bài test theo yêu cầu của giáo viên để trung tâm dựa trên đó làm kết quả cấp chứng nhận sau khóa học.
Khi tham gia lớp học, các học viên sẽ được add vào một group trao đổi chung để hỏi đáp các câu hỏi cần hỗ trợ. Các câu hỏi sẽ được giảng viên và chuyên gia trả lời thắc mắc trên nhóm chung này vĩnh viễn.
Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, Cole có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 nếu chưa nắm vững kiến thức. Nhưng với khóa tổ chức một lần thì có thể sắp xếp được sang các lớp khác cùng chủ đề
Đối với các khóa học tương tác trực tuyến qua zoom, Ms tearm - Cole.vn lưu lại video cho các học viên tham gia khóa học. Đối với các lớp tổ chức offline nếu các lớp trung tâm cũng có record và upload lên nền tảng để học viên xem lại. Tuy nhiên có một số lớp mà không quay video lại được thì không xem được
Một số khóa lộ trình nghề nghiệp cụ thể, Cole có hợp tác với một số doanh nghiệp để giới thiệu ứng viên tham gia thực tập và làm việc. Có rất nhiều các học viên sau khi học xong các khóa học tại Cole đã kiếm được các cơ hội nghề nghiệp mới.
Khóa học tại Cole sẽ học trực tiếp offline tại Hà Nội (các địa điểm trung tâm liên kết của Cole), đào tạo trực tiếp tại doanh nghiệp. Và các khóa học dạng tương tác trực tuyến thì được học qua nền tảng Zoom, MS Tearm. Hoặc 1 số dạng khóa học đã quay sẵn qua video.
- Một số khóa học có công cụ để thhuwcj hành, các GV sẽ chuẩn bị trước thông tin và hướng dẫn cài đặt công cụ để học viên tham gia học tập một cách hiệu quả nhất.
Project hoặc bài Test của mỗi khóa học đều được dựa trên bài học mà mục tiêu khi xây dựng khung chương trình đào tạo có sẵn. Vì vậy các học viên hoàn toàn có thể hoàn thiện được Project để đạt được 1 kỹ năng cụ thể nào đó.
Cole có đội ngũ chuyên gia hàng đầu tại đang đi làm tại các tổ chức doanh nghiệp, ngoài ra Cole có hoạt động mentoring, hỗ trợ giúp ứng viên đánh giá/ Review CV để thi tuyển vào các công ty và tổ chức. Các hoạt động kết nối nhà tuyển dụng, giới thiệu việc làm chia sẻ cơ hội nghề nghiệp cho ứng viên.
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học