Khoa học dữ liệu với R và Tidyverse: Nhập, Xử lý và Trực quan hóa — PickAClass
★ 3.6 (5) ⏱ 2 giờ 54 phút 📚 29 bài

Khoa học dữ liệu với R và Tidyverse: Nhập, Xử lý và Trực quan hóa

Học cách nhập, làm sạch, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu bằng R và hệ sinh thái Tidyverse để biến các tập dữ liệu thô thành những hiểu biết có thể hành động.

  • 💬 Giảng viên AI
    Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc.
  • 🕐 Bắt đầu bất cứ lúc nào
    Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào.
  • 🌐 Bằng tiếng Việt
    Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.

Về khóa học này

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để phân tích, và việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa đòi hỏi một phương pháp có cấu trúc, hiệu quả. Nắm vững hệ sinh thái Tidyverse trong R cho phép bạn biến các tập dữ liệu lộn xộn thành những câu chuyện rõ ràng, có thể hành động. Trong khóa học toàn diện dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển đổi từ người mới bắt đầu thành một chuyên gia dữ liệu tự tin. Bạn sẽ học cách nhập, làm sạch, thao tác và trực quan hóa dữ liệu một cách liền mạch bằng các công cụ tiêu chuẩn ngành và các phương pháp lập trình R hiện đại. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu nền tảng và triết lý cốt lõi của khuôn khổ Tidyverse. * Nhập và phân tích cú pháp dữ liệu từ các định dạng tệp khác nhau một cách hiệu quả bằng readr. * Xử lý và chuyển đổi các tập dữ liệu phức tạp với dplyr và tidyr bằng các nguyên tắc dữ liệu gọn gàng hiện đại. * Tạo các hình ảnh hóa dữ liệu chất lượng xuất bản bằng ngữ pháp đồ họa với ggplot2. * Áp dụng các kỹ thuật lập trình hàm với purrr để tự động hóa các tác vụ phân tích lặp đi lặp lại. * Triển khai các quy trình làm việc có thể tái tạo hiện đại để ghi lại và chia sẻ các phát hiện dữ liệu của bạn. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa khoa học dữ liệu thiết yếu và các khái niệm cơ bản về cú pháp R trước khi chuyển sang thao tác dữ liệu thực hành, trực quan hóa và tự động hóa quy trình làm việc. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết, phân tích các ví dụ mã rõ ràng và thực hành các kỹ năng của mình thông qua các bài tập viết. Khóa học này được thiết kế cho những người mới bắt đầu muốn học khoa học dữ liệu bằng R, không yêu cầu kinh nghiệm lập trình hoặc thống kê trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu và học cách khai phá sức mạnh dữ liệu của bạn ngay hôm nay.

Nội dung khóa học

Bạn sẽ nhận được

  • 📜 Chứng chỉ hoàn thành
    Thêm vào hồ sơ LinkedIn
  • 💬 Gia sư AI cá nhân
    Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào.
  • ♾️ Truy cập trọn đời
    Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
  • 📱 Điện thoại hoặc máy tính
    Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
  • 💸 Hoàn tiền 14 ngày
    Không cần lý do
  • ⚡ Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
    2 giờ 54 phút nội dung thực hành

Chứng chỉ hoàn thành

Mỗi khóa bạn hoàn thành trên PickAClass cấp một chứng chỉ như thế này — nguyên bản, có mã riêng, xác minh được qua URL và chi tiết về điều thực sự được thể hiện.

P
PickAClass
Hồ sơ kỹ năng · xác minh được
Tài liệu
Chứng nhận Thành thạo
Chứng nhận rằng
Họ và Tên
đã chứng minh thành công sự thành thạo về
Khoa học dữ liệu với R và Tidyverse: Nhập, Xử lý và Trực quan hóa
Kỹ năng đã thể hiện
✓
Phân tích mô hình hành vi
Nền tảng
1.2 giờ
✓
Khung kiến trúc quyết định
Thành thạo
1.4 giờ
✓
Thiết kế kiểm tra A/B
Thành thạo
1.7 giờ
✓
Viết quảng cáo hành vi
Nâng cao
1.9 giờ
P
PickAClass — Họ và Tên
Khoa học dữ liệu với R và Tidyverse: Nhập, Xử lý và Trực quan hóa
Trang 2/2
Chi tiết hiệu suất
Tóm tắt bài học
Bài học hoàn thành 14 / 14
Câu hỏi luyện tập 26 / 28
Bài tập đã nộp 4 (TB 4,5 / 5)
Dự án capstone Đã đánh giá — 4,6 / 5
Tổng luyện tập 6.2 giờ
Mốc hiệu suất
Hạng trong nhóm Top 12% trong 1,625
Thời gian hoàn thành 11 ngày (trung vị: 22)
Điểm thành thạo 91 / 100
Điểm câu hỏi luyện tập 94%
Xác minh kỹ năng Lộ trình Kỹ năng đã xác minh
Xác minh chứng chỉ này
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Cấp theo chuẩn học thuật của PickAClass. Cấp độ kỹ năng phản ánh hiệu suất được đánh giá theo khung năng lực của khóa. Đây là chứng chỉ gốc của nền tảng này.

Đánh giá (5)

Жанар Муканова KZ
★ 3 · 11.10.2026

Hmm, tôi không chắc khóa này dành cho người mới bắt đầu hoàn toàn. Nó giả định một số kiến thức trước đó không được dạy rõ ràng. Một số ví dụ gây khó hiểu.

Elizabeth Guzmán MX Học viên đã xác minh
★ 4 · 30.09.2026

Thực sự thích khóa học này. Tốc độ hoàn hảo với tôi và các ví dụ thực sự giúp củng cố các khái niệm. Học được rất nhiều!

خديجة محمد JO Học viên đã xác minh
★ 3 · 02.08.2026

Đây là một phần giới thiệu khá ổn. Tuy nhiên, có thể thêm một vài ví dụ thực tế nữa để củng cố các khái niệm.

Hendrik Botha ZA Học viên đã xác minh
★ 4 · 01.08.2026

Giới thiệu tốt. Tôi đánh giá cao các bước rõ ràng, mặc dù một số mô-đun sau có thể cần thêm ví dụ.

Agus Wijaya ID
★ 4 · 15.07.2026

Thực sự thích khóa học này. Cách trình bày thông tin rất tuyệt vời, và các ứng dụng thực tế được nhấn mạnh hiệu quả. Làm tốt lắm!

Viết đánh giá

☆☆☆☆☆
Sau khi gửi, chúng tôi sẽ yêu cầu đăng nhập — bản nháp được lưu.

Học viên cũng học

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần gì để học khóa này? +

Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.

Tôi thanh toán bằng cách nào? +

Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.

Tôi có thể được hoàn tiền không? +

Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.

Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +

Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.

Tôi có nhận được chứng chỉ không? +

Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.

Dành cho người học trong
Công nghệ Thiết kế Tài chính Marketing Y tế Giáo dục Khách sạn-Dịch vụ Sản xuất