Lợi ích của học viên

  • Học online linh hoạt, truy cập bất cứ đâu, bất cứ khi nào.
  • Đăng ký 1 lần, học mãi mãi – Tiếp cận nội dung cập nhật liên tục.
  • Hỗ trợ trao đổi hàng tuần với CTO của Học viện – Tư vấn và giải đáp thắc mắc chuyên sâu.
  • Tham gia cộng đồng học viên sôi động, chia sẻ và hợp tác cùng hàng ngàn chuyên gia.
  • Nhận chứng chỉ sau khóa học – Ghi nhận kỹ năng và kiến thức đã học.
  • Được support từ đội ngũ IT và CTO về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm cơ hội nghề nghiệp trên Workspace.

Học phí

3,099,000đ 2,499,000đ
OB_R_L1

R Bí Kíp: Trở Thành Ninja Phân Tích Dữ Liệu

🚀 Khóa học R Foundation in Data Analytics là chương trình đào tạo toàn diện, giúp anh/chị nắm vững R từ cơ bản đến nâng cao, đồng thời ứng dụng trực tiếp vào phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) và quản trị rủi ro kinh doanh trong thực tế doanh nghiệp.

📊 Khóa học tập trung vào các nội dung đang được quan tâm mạnh mẽ hiện nay như Big Data Analytics và Business Risk Management, giúp học viên không chỉ hiểu kiến thức mà còn có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

⏰ Hình thức đào tạo linh hoạt:

💻 Online kết hợp Offline
📅 Thời lượng: 10 buổi
⏱ Mỗi buổi: 2.5 - 3 tiếng
📌 Tên khóa học: R Foundation in Data Analytics

🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, anh/chị có thể phát triển theo các định hướng như:

📈 Data Analyst – Chuyên viên Phân tích Dữ liệu
🗂 Big Data Analyst – Chuyên viên Phân tích Dữ liệu lớn
⚠️ Risk Analyst – Chuyên viên Phân tích Rủi ro
💼 Business Analyst – Chuyên viên Phân tích Kinh doanh

 

🔥 Đây là lựa chọn phù hợp cho anh/chị muốn bắt đầu với R bài bản, nâng cao năng lực phân tích dữ liệu và mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Analytics và quản trị rủi ro kinh doanh.

5.0 (388)

Đối tượng

🎓 Sinh viên khối kinh tế, tài chính, kỹ thuật hoặc các ngành liên quan, đang định hướng theo đuổi lĩnh vực Data Science, Data Analytics, mong muốn xây dựng nền tảng vững chắc về R, Thống kê, Machine Learning và biết cách ứng dụng vào các dự án thực tế tại doanh nghiệp.

💼 Người đi làm mong muốn nâng cao kỹ năng làm việc với dữ liệu, cải thiện khả năng phân tích – giải quyết vấn đề – ra quyết định dựa trên dữ liệu, đồng thời ứng dụng R để xử lý các bài toán thực tế trong công việc một cách hiệu quả và chuyên sâu.

 

🚀 Người muốn chuyển ngành sang lĩnh vực Data Analysis, Data Science, Machine Learning, hướng tới cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn, mức thu nhập từ 1000$/tháng trở lên và lộ trình phát triển bền vững trong tương lai.

Yêu cầu đầu vào

Khóa học không yêu cầu kiến thức đầu vào, phù hợp cho cả người mới bắt đầu.

Bạn sẽ học những gì

📘 Nắm vững nền tảng R và R IDE, bao gồm mục đích sử dụng, chức năng, các phép toán (operators) và những libraries thông dụng trong phân tích dữ liệu.

📊 Biết cách vẽ biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu để trình bày thông tin rõ ràng, trực quan và dễ hiểu.

🛠 Làm chủ dplyr để thao tác, xử lý và chỉnh sửa dữ liệu một cách nhanh chóng, hiệu quả.

📈 Sử dụng ggplot2 để tạo các biểu đồ chuyên nghiệp và trực quan hóa dữ liệu một cách linh hoạt.

🔄 Ứng dụng tidyr để chuyển đổi dữ liệu giữa các định dạng rộng và dài, phục vụ tốt cho quá trình phân tích.

📅 Làm việc với dữ liệu ngày tháng, thời gian và định dạng thời gian hiệu quả cùng lubridate.

⏳ Sử dụng dtplyr để xử lý dữ liệu theo nhóm thời gian và tối ưu thao tác trên tập dữ liệu lớn.

🔤 Xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản với stringr.

🌳 Tiếp cận randomForest để xây dựng mô hình Machine Learning và ứng dụng vào các bài toán thực tế.

 

🚀 Mở rộng kỹ năng với cách sử dụng các libraries nâng cao khác trong R để phục vụ phân tích dữ liệu và mô hình hóa.

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Giới thiệu về R

    Mục tiêu:

    Giới thiệu về R.
    Làm việc với phần tử trong vector.
    Tạo vector và ma trận.
    Làm việc với dữ liệu dạng list.

    Ứng dụng:

    Hiểu cơ bản về ngôn ngữ lập trình R và kỹ năng làm việc với dữ liệu vector và ma trận.

    Case Study:

    Phân tích dữ liệu đơn giản và thực hành các thao tác cơ bản trên vector và ma trận.

    Chủ đề:

    Import Data và Vẽ Biểu Đồ

    Mục tiêu:

    Import data từ nhiều nguồn.
    Kiểm tra định dạng bảng.
    Vẽ biểu đồ và thực hành.

    Ứng dụng:

    Kỹ năng nhập liệu và trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ.

    Case Study:

    Nhập dữ liệu bán hàng từ một file và vẽ biểu đồ phân tích xu hướng bán hàng.

    Chủ đề:

    Lập Trình với Vòng Lặp và Hàm

    Mục tiêu:

    Ôn lại nội dung trước.
    Hàm for loop, while loop.
    Điều kiện break trong lặp.
    Viết các function.

    Ứng dụng:

    Phát triển kỹ năng lập trình với các vòng lặp và hàm trong R.

    Case Study:

    Viết script R để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu hàng ngày.

    Chủ đề:

    Làm Việc với Functions

    Mục tiêu:

    Ôn lại bài cũ và viết functions.
    Sử dụng lapply, sapply và vapply.

    Ứng dụng:

    Nâng cao kỹ năng viết và sử dụng functions, cũng như làm việc với hàm áp dụng.

    Case Study:

    Tạo một function phân tích và tổng hợp dữ liệu khách hàng.

    Chủ đề:

    Functions

    Mục tiêu:

    Sửa bài tập và thực hành với hàm apply.
    Một số hàm hữu ích khác.

    Ứng dụng:

    Áp dụng thực hành với các hàm lặp và hàm hữu ích trong R.

    Case Study:

    Áp dụng hàm apply để tự động hóa quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

    Chủ đề:

    Data Visualization

    Mục tiêu:

    Chuyển định dạng dữ liệu.
    Thực hành vẽ biểu đồ - các phần Visualization.

    Ứng dụng:

    Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và sử dụng các công cụ vẽ biểu đồ trong R.

    Case Study:

    Phân tích và trực quan hóa dữ liệu khảo sát người tiêu dùng.

    Chủ đề:

    Machine Learning

    Mục tiêu:

    Sửa bài tập về Visualization.
    Khái niệm về học máy.
    Tổng quan về hồi quy và xây dựng mô hình.
    Đánh giá hiệu năng mô hình và cây quyết định.

    Ứng dụng:

    Hiểu biết về học máy, hồi quy và áp dụng các mô hình trong R.

    Case Study:

    Xây dựng và đánh giá một mô hình hồi quy để dự đoán doanh số bán hàng.

    Chủ đề:

    Thực Hành Học Máy Nâng Cao

    Mục tiêu:

    Máy vector hỗ trợ.
    Thực hành với ggplot, logistic regression và decision tree.

    Ứng dụng:

    Phát triển kỹ năng thực hành nâng cao với học máy trong R.

    Case Study:

    Phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu mua hàng sử dụng logistic regression.

    Chủ đề:

    Phân Tích Credit Portfolio

    Mục tiêu:

    Credit Portfolio Indicators.
    Quản lý chất lượng danh mục đầu tư.
    Dự báo danh mục đầu tư.
    Thực hành với ggplot.

    Ứng dụng:

    Kỹ năng phân tích và quản lý danh mục đầu tư tín dụng.

    Case Study:

    Phân tích và quản lý rủi ro trong danh mục đầu tư tín dụng.

    Chủ đề:

    Làm dự án - viết code vẽ hình.
    Làm dự án - tính IG AR GINI và thực hiện các task khác.

    Mục tiêu:

    Áp dụng toàn bộ kiến thức đã học vào một dự án phân tích dữ liệu thực tế.

    Ứng dụng:

    Áp dụng toàn bộ kiến thức đã học vào một dự án phân tích dữ liệu thực tế.

    Case Study:

    Áp dụng toàn bộ kiến thức đã học vào dự án thực tế, phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề.

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

✅ Lộ trình học được thiết kế bài bản, khoa học, bám sát quy trình làm việc thực tế, giúp bạn tiếp thu kiến thức theo từng bước rõ ràng và nắm chắc nền tảng một cách hệ thống.

📘 Giáo trình đào tạo theo chuẩn quốc tế, kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết và thực hành thông qua các case study thực tế, giúp học viên hiểu sâu và ứng dụng được ngay vào công việc.

👨‍🏫 100% giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn đến từ Big4 và các tập đoàn lớn tại Việt Nam, đồng thời sở hữu các chứng chỉ đào tạo, nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu.

🤝 Giảng viên hướng dẫn tận tay trong suốt quá trình học, giúp bạn sử dụng thành thạo R trong thời gian ngắn và tự tin áp dụng vào các bài toán thực tế.

 

🎯 Cam kết chất lượng đào tạo, hỗ trợ miễn phí học lại trọn đời nếu bạn chưa nắm vững kiến thức sau khóa học.

Đội ngũ giảng viên

Các khóa học liên quan