Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu với R – Từ Cơ Bản Đến Nâng Cao

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.