Machine Learning với R

bởi Duy Ho 2 June, 2024

Machine Learning với R

Khóa học này nhằm trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng R trong phân tích dữ liệu. Học viên sẽ học cách sử dụng R và các gói phần mềm phổ biến như Tidyverse và ggplot2 để xử lý và trực quan hóa dữ liệu, xây dựng các mô hình tiên lượng, cũng như thực hiện các phân tích thống kê và dự báo.

Mã code: RMC01

 4/5

Cấp độ từ căn bản đến nâng cao

Thời gian làm việc khoảng 41 giờ

Hình thức linh động: online và workshop

Lợi ích từ khoá học

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

Hiểu và sử dụng R để phân tích dữ liệu.
Tạo tài liệu và báo cáo với R Markdown.
Sử dụng Tidyverse và ggplot2 để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
Phân tích thống kê mô tả, hồi quy và phân tích thời gian biến cố.
Phân tích, dự báo văn bản và xây dựng các mô hình dự báo.

Các Chủ Đề Machine Learning với R

Khoá học này cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao về Machine Learning sử dụng ngôn ngữ R. Bạn sẽ học cách áp dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích dữ liệu và giải quyết các vấn đề thực tế.

1. Giới thiệu về R

Ngôn ngữ R và ứng dụng phân tích dữ liệu
Lợi ích của R cho phân tích dữ liệu
Cài đặt và thiết lập môi trường R

2. R Markdown

Tạo tài liệu và báo cáo động với R Markdown
Tích hợp mã R, văn bản và kết quả
Xuất tài liệu sang HTML, PDF, Word

3. Tidyverse

Giới thiệu Tidyverse và các gói quan trọng
Làm sạch và xử lý dữ liệu hiệu quả
Biến đổi các bộ dữ liệu với Tidyverse

4. Biểu đồ với ggplot2

Giới thiệu ggplot2 và cú pháp cơ bản
Tạo các loại biểu đồ khác nhau
Tùy chỉnh và trang trí biểu đồ

5. Phân tích mô tả

Tính toán các chỉ số thống kê mô tả
Tạo bảng tần suất và phân phối
Trực quan hóa các đặc điểm của dữ liệu

6. Phương pháp so sánh 2 nhóm

Thực hiện kiểm định t-test so sánh hai nhóm
Kiểm tra giả thuyết sự khác biệt giữa hai nhóm
Trình bày kết quả so sánh bằng biểu đồ, bảng

7. Hồi quy tuyến tính

Giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính
Xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy
Diễn giải kết quả và dự báo giá trị

8. Hồi quy logistic

Giới thiệu mô hình hồi quy logistic
Xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy logistic
Diễn giải kết quả và dự báo xác suất

9. Hồi quy poisson

Giới thiệu mô hình hồi quy poisson
Xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy poisson
Diễn giải kết quả và ứng dụng phân tích đếm

10. Phân tích thời gian biến cố (Survival)

Giới thiệu phân tích thời gian sống
Xây dựng mô hình Kaplan-Meier và Cox
Diễn giải kết quả và ứng dụng mô hình

11. Phân tích và dự báo văn bản

Giới thiệu xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Sử dụng TM và tidytext để xử lý văn bản
Xây dựng mô hình dự báo và phân loại văn bản

12. Các mô hình dự báo

Giới thiệu ARIMA và Random Forest
Xây dựng và kiểm định mô hình dự báo
Đánh giá và so sánh hiệu suất mô hình

Yêu cầu

Không cần điều kiện tiên quyết. Excel cơ bản là đủ để bạn bắt đầu khoá học.
Không cần kinh nghiệm lập trình.

Đề xuất các khoá học phân tích dữ liệu

Liên hệ đăng ký

Liên hệ với chúng tôi ngay để nhận tư vấn miễn phí về các khoá học Machine Learning với R

consultant | hồ đức duy

Nhận tư vấn miến phí

© BLUE LAKE LTD. All Right Reserved