Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu tương tác với plotly trong R
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 98 đánh giá
Tìm hiểu cách dùng plotly trong R để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác, nâng tầm kể chuyện bằng dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu
Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Tìm hiểu cách dùng plotly trong R để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác, nâng tầm kể chuyện bằng dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học các kỹ thuật để thực hiện suy luận thống kê trên dữ liệu số.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá cổ phiếu.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trích xuất, trực quan hóa dữ liệu Twitter, phân tích cảm xúc và mạng lưới, lập bản đồ vị trí địa lý của các tweet.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Sẵn sàng phân loại! Trong khóa học này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu phi số, như chức danh công việc hoặc phản hồi khảo sát, bằng Tidyverse.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
GAM mô hình hóa các mối quan hệ trong dữ liệu dưới dạng hàm phi tuyến, linh hoạt cho nhiều vấn đề Khoa học dữ liệu khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách thu thập và tải xuống dữ liệu từ bất kỳ trang web nào một cách hiệu quả bằng R.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Ứng dụng mô hình thống kê vào thực tế bằng logistic regression và decision trees để mô hình hóa credit risk.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách thực hiện các phép biến đổi dplyr nâng cao và tích hợp mã dplyr, ggplot2 vào các hàm.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng với gói igraph và tạo biểu đồ mạng tương tác bằng threejs.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách vận dụng các kỹ thuật thống kê để xử lý dữ liệu phân loại.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách tinh gọn quy trình làm việc về học máy với tidymodels.
Học máy
Khóa học
Làm việc với chuỗi lợi suất của các yếu tố rủi ro, khảo sát đặc tính thực nghiệm và ước tính value-at-risk.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Dùng kỹ năng tài chính và R để backtest, phân tích, tối ưu danh mục đầu tư.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tận dụng các gói tidyr và purrr trong tidyverse để tạo, khám phá và đánh giá mô hình học máy.
Học máy
Khóa học
Học lập trình phòng thủ trong R để viết mã vững chắc hơn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách trực quan hóa chuỗi thời gian trong R, sau đó luyện tập qua tình huống chọn cổ phiếu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Chuyển đổi kiến thức SAS sang R và phân tích dữ liệu với ngôn ngữ phần mềm miễn phí, mạnh mẽ này.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách phân tích quy trình kinh doanh trong R và rút ra những insight có thể hành động từ các tập dữ liệu sự kiện khổng lồ.
Báo cáo
Khóa học
Tìm hiểu cách truy cập dữ liệu tài chính từ các tệp cục bộ cũng như từ các nguồn trên internet.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khóa học này sẽ giới thiệu máy vector hỗ trợ (SVM) bằng cách tiếp cận trực quan, dễ hiểu.
Học máy
Khóa học
Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nắm vững kỹ thuật bag of words để khai phá văn bản với R.
Học máy
Khóa học
Học cách dùng R để phát triển mô hình đánh giá và phân tích trái phiếu, đồng thời bảo vệ chúng khỏi biến động lãi suất.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách tạo và đánh giá các mô hình đo lường dùng để xác nhận cấu trúc của thang đo hoặc bảng câu hỏi.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Chẩn đoán, trực quan hóa và xử lý dữ liệu thiếu bằng nhiều kỹ thuật imputation, kèm mẹo cải thiện kết quả.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách trực quan hóa dữ liệu lớn trong R bằng ggplot2 và trelliscopejs.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo đồ họa động và chế độ xem liên kết hoàn toàn bằng R với plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách thao tác, trực quan hóa và thực hiện các kiểm định thống kê qua chuỗi nghiên cứu tình huống phân tích nhân sự.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.