Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

R Programming for Statistics and Data Science

Lập trình R cho Thống kê và Khoa học Dữ liệu

Lập trình R cho Thống kê và Khoa học Dữ liệu

Lập trình R cho Khoa học Dữ liệu & Phân tích Dữ liệu. Ứng dụng R cho Thống kê và Trực quan hóa Dữ liệu với GGplot2 trong R

4.7
(5,811 đánh giá)
32,330 học viên
Giảng viên
365 Careers
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
6.5 giờ video
128 bài giảng
16 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 18/03/2026

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến thức nền tảng về lập trình trong R
Làm việc với câu lệnh điều kiện, hàm và vòng lặp trong R
Xây dựng hàm của riêng bạn trong R
Nhập và xuất dữ liệu trong R
Học các công cụ cốt lõi cho khoa học dữ liệu với R
Thao tác dữ liệu với hệ sinh thái gói Tidyverse
Khám phá dữ liệu một cách có hệ thống trong R
Ngữ pháp đồ họa và gói ggplot2
Trực quan hóa dữ liệu: vẽ biểu đồ nhiều loại dữ liệu & rút ra thông tin chi tiết
Biến đổi dữ liệu: các phương pháp hay nhất về thời điểm và cách thức
Lập chỉ mục, cắt lát và lấy tập con dữ liệu
Học nguyên lý cơ bản của thống kê và áp dụng chúng vào thực tế
Kiểm định giả thuyết trong R
Hiểu và thực hiện phân tích hồi quy trong R
Làm việc với biến giả (dummy variables)
Học cách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu!
Thỏa sức khám phá với dữ liệu Star Wars và Pokemon, cùng một số bộ dữ liệu nghiêm túc khác

Yêu cầu

Bạn cần cài đặt R Studio. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt trong một trong những bài giảng đầu tiên của khóa học
Tất cả phần mềm và dữ liệu sử dụng trong khóa học đều miễn phí.

Đối tượng phù hợp

Những người đam mê trở thành nhà khoa học dữ liệu
Người mới bắt đầu học lập trình
Người quan tâm đến thống kê và phân tích dữ liệu
Bất kỳ ai muốn học viết mã và áp dụng kỹ năng vào thực tế

Nội dung khóa học

12 phần • 126 bài giảng
1 Mười Điều Bạn Sẽ Học Trong Khóa Học Này
1 Giới thiệu
2 Tải xuống và cài đặt R & RStudio
3 Hướng dẫn nhanh về giao diện người dùng RStudio
4 Thay đổi giao diện trong RStudio
5 Cài đặt gói trong R và sử dụng thư viện
1 Tạo một đối tượng trong R
2 Bài tập 1 Tạo một đối tượng trong R
3 Kiểu dữ liệu trong R - Số nguyên và số thực
4 Kiểu dữ liệu trong R - Ký tự và logic
5 Bài tập 2 Kiểu dữ liệu trong R
6 Quy tắc chuyển đổi kiểu trong R
7 Bài tập 3 Quy tắc chuyển đổi kiểu trong R
8 Hàm trong R
9 Bài tập 4 Sử dụng hàm trong R
10 Hàm và đối số
11 Bài tập 5 Các đối số của một hàm
12 Xây dựng một hàm trong R (cơ bản)
13 Bài tập 6 Xây dựng một hàm trong R
14 Sử dụng script so với sử dụng console
1 Giới thiệu
2 Giới thiệu về vector
3 Tái sử dụng vector (Vector recycling)
4 Bài tập 7 Tái sử dụng vector
5 Đặt tên cho vector trong R
6 Bài tập 8 Thuộc tính vector - Tên
7 Nhận trợ giúp với R
8 Cắt lát và lập chỉ mục một vector trong R
9 Bài tập 9 Lập chỉ mục và cắt lát một vector
10 Thay đổi kích thước của một đối tượng trong R
11 Bài tập 10 Thuộc tính vector - Kích thước
1 Tạo một ma trận trong R
2 Code nhanh hơn: tạo ma trận chỉ bằng một dòng code
3 Bài tập 11 Tạo một ma trận trong R
4 Ma trận có tái sử dụng không?
5 Lập chỉ mục một phần tử từ ma trận
6 Cắt lát một ma trận trong R
7 Bài tập 12 Lập chỉ mục và cắt lát một ma trận
8 Số học ma trận
9 Bài tập 13 Số học ma trận
10 Các phép toán ma trận trong R
11 Bài tập 14 Các phép toán ma trận
12 Dữ liệu phân loại
13 Tạo một factor trong R
14 Bài tập 15 Tạo một factor trong R
15 Danh sách (Lists) trong R
16 Bài tập: Danh sách trong R
17 Đã hoàn thành 33% khóa học
1 Toán tử quan hệ trong R
2 Toán tử logic trong R
3 Vector và toán tử logic
4 Bài tập Toán tử logic
5 Câu lệnh If, else, else if trong R
6 Bài tập Câu lệnh If, else, else if trong R
7 Câu lệnh If, else, else if - Những điều cần lưu ý
8 Vòng lặp For trong R
9 Bài tập: Vòng lặp For trong R
10 Vòng lặp While trong R
11 Bài tập: Vòng lặp While trong R
12 Vòng lặp Repeat trong R
13 Xây dựng một hàm trong R 2.0
14 Xây dựng một hàm trong R 2.0 - Phạm vi (Scoping)
15 Bài tập Phạm vi
16 Đã hoàn thành 50% khóa học
1 Giới thiệu
2 Tạo một khung dữ liệu trong R
3 Bài tập 16 Tạo một khung dữ liệu trong R
4 Gói Tidyverse
5 Nhập dữ liệu trong R
6 Nhập file CSV trong R
7 Xuất dữ liệu trong R
8 Bài tập 17 Nhập và xuất dữ liệu trong R
9 Làm quen với khung dữ liệu của bạn
10 Lập chỉ mục và cắt lát một khung dữ liệu trong R
11 Mở rộng một khung dữ liệu trong R
12 Bài tập 18 Các thao tác với khung dữ liệu
13 Xử lý dữ liệu bị thiếu trong R
1 Giới thiệu
2 Biến đổi dữ liệu với R - Gói Dplyr - Phần I
3 Biến đổi dữ liệu với R - Gói Dplyr - Phần II
4 Lấy mẫu dữ liệu với gói Dplyr
5 Sử dụng toán tử pipe trong R
6 Bài tập 19 Biến đổi dữ liệu với Dplyr
7 Làm sạch dữ liệu trong R - gather() và separate()
8 Làm sạch dữ liệu trong R - unite() và spread()
9 Bài tập 20 Làm sạch dữ liệu với Tidyr
1 Giới thiệu
2 Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu
3 Giới thiệu về ggplot2
4 Biến số: Ôn tập
5 Xây dựng biểu đồ histogram với ggplot2
6 Bài tập 21 Xây dựng biểu đồ histogram với ggplot2
7 Xây dựng biểu đồ cột với ggplot2
8 Bài tập 22 Xây dựng biểu đồ cột với ggplot2
9 Xây dựng biểu đồ hộp và râu (box and whiskers) với ggplot2
10 Bài tập 23 Xây dựng biểu đồ hộp với ggplot2
11 Xây dựng biểu đồ phân tán (scatterplot) với ggplot2
12 Bài tập 24 Xây dựng biểu đồ phân tán với ggplot2
1 Tổng thể so với mẫu
2 Trung bình, trung vị, mode
3 Độ lệch (Skewness)
4 Bài tập 25 Xác định độ lệch
5 Phương sai, độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên
6 Hiệp phương sai và tương quan
7 Bài tập 26 Ví dụ thực tế với dữ liệu bất động sản
1 Phân phối
2 Sai số chuẩn và Khoảng tin cậy
3 Kiểm định giả thuyết
4 Sai lầm Loại I và Loại II
5 Kiểm định trung bình - Phương sai tổng thể đã biết
6 Bài tập: Kiểm định trung bình - Phương sai tổng thể đã biết
7 Giá trị P
8 Kiểm định trung bình - Phương sai tổng thể chưa biết
9 Bài tập: Kiểm định trung bình - Phương sai tổng thể chưa biết
10 So sánh hai giá trị trung bình - Mẫu phụ thuộc
11 Bài tập: So sánh hai giá trị trung bình - Mẫu phụ thuộc
12 So sánh hai giá trị trung bình - Mẫu độc lập
1 Mô hình hồi quy tuyến tính
2 Tương quan so với hồi quy
3 Biểu diễn hình học
4 Hồi quy đầu tiên trong R
5 Cách diễn giải bảng hồi quy
6 Bài tập: Thực hiện một phép hồi quy trong R
7 Phân tách biến thiên: SST, SSR, SSE
8 Hệ số xác định R-squared
9 Đã hoàn thành 100% khóa học

Giới thiệu khóa học

R Programming for Statistics and Data Science 2023

R Programming is a skill you need if you want to work as a data analyst or a data scientist in your industry of choice. And why wouldn't you?  Data scientist is the hottest ranked profession in the US.

But to do that, you need the tools and the skill set to handle data. R is one of the top languages to get you where you want to be. Combine that with statistical know-how, and you will be well on your way to your dream title.  

This course is packing all of this, and more, in one easy-to-handle bundle, and it’s the perfect start to your journey.   

So, welcome to R for Statistics and Data Science!  

R for Statistics and Data Science is the course that will take you from a complete beginner in programming with R to a professional who can complete data manipulation on demand. It gives you the complete skill set to tackle a new data science project with confidence and be able to critically assess your work and others’.   

Laying strong foundations    

This course wastes no time and jumps right into hands-on coding in R. But don’t worry if you have never coded before, we start off light and teach you all the basics as we go along! We wanted this to be an equally satisfying experience for both complete beginners and those of you who would just like a refresher on R.

What makes this course different from other courses?   

  • Well-paced learning.

Receive top class training with content which we’ve built - and rigorously edited - to deliver powerful and efficient results.   

Even though preferred learning paces differ from student to student, we believe that being challenged just the right amount underpins the learning that sticks.    

  • Introductory guide to statistics.

We will take you through descriptive statistics and the fundamentals of inferential statistics.   

We will do it in a step-by-step manner, incrementally building up your theoretical knowledge and practical skills.     

You’ll master confidence intervals and hypothesis testing, as well as regression and cluster analysis.   

  • The essentials of programming – R-based.

Put yourself in the shoes of a programmer, rise above the average data scientist and boost the productivity of your operations.  

  • Data manipulation and analysis techniques in detail.

Learn to work with vectors, matrices, data frames, and lists.    

Become adept in ‘the Tidyverse package’ - R’s most comprehensive collection of tools for data manipulation – enabling you to index and subset data, as well as spread(), gather(), order(), subset(), filter(), arrange(), and mutate() it.   

Create meaning-heavy data visualizations and plots.   

  • Practice makes perfect.

Reinforce your learning through numerous practical exercises, made with love, for you, by us.

What about homework, projects, & exercises?   

There is a ton of homework that will challenge you in all sorts of ways. You will have the chance to tackle the projects by yourself or reach out to a video tutorial if you get stuck.

You: Is there something to show for the skills I will acquire?

Us: Indeed, there is – a verifiable certificate.   

You will receive a verifiable certificate of completion with your name on it. You can download the certificate and attach it to your CV and even post it on your LinkedIn profile to show potential employers you have experience in carrying out data manipulations & analysis in R.  

 If that sounds good to you, then welcome to the classroom :)

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học R (programming language)
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊