DATA ANALYTICS

Chi tiết khóa học

Tổng Quan

  • Giá trị của Dữ liệu và vai trò của Khoa học dữ liệu
  • Cách nhận diện bài toán Dữ liệu trong DN
  • Giới thiệu công cụ: R, Rstudio, Markdown, Git
  • Ngôn ngữ lập trình R: từ cơ bản đến nâng cao

Xử lý dữ liệu kinh doanh:

  • Tải dữ liệu, tổng hợp, xây dựng từ điển dữ liệu
  • Ghép nối dữ liệu

Khai phá dữ liệu kinh doanh (EDA):

  • Thống kê đơn biến phân loại và liên tục
  • Thống kê đa biến, nhóm dữ liệu
  • Biểu diễn hình ảnh dữ liệu với ggplot2
  • Nhóm dữ liệu
  • Phân tích xu hướng

Biến đổi dữ liệu:

  • Làm sạch dữ liệu
  • Chuẩn hóa dữ liệu
  • Tìm kiếm điểm bất thường
  • Giảm chiều dữ liệu
  • Tạo biến mới từ dữ liệu

Thống kê dữ liệu:

  • Phân tích tương quan
  • Các kiểm định và độ tin cậy: so sánh trung bình
  • So sánh trung bình với phương pháp phân tích phương sai (ANOVA)
  • Bootstraping dữ liệu

Mô hình Hồi quy:

  • Phương pháp bình phương tối thiểu
  • Hồi quy đơn biến
  • Phân tích sai số
  • Hồi quy đa biến
  • Hồi quy logistics

Cơ bản về Machine Learning:

  • Mô tả các bài toán Machine Learning
  • Các mô hình hồi quy và cây quyết định
  • Các khái niệm training, validation, testing, bias và variance
  • Regularization
  • Bài toán tối ưu, phương pháp gradient descent
  • Các mô hình không giám sát
  • Quy trình dự án Machine Learning
  • Cách chuyển đổi bài toán doanh nghiệp thành bài toán ML
  • Trình bày kết quả dự án ML