Phân tích dữ liệu với Python và R — PickAClass
⏱ 2 giờ 42 phút 📚 27 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Phân tích dữ liệu với Python và R

Học cách làm sạch, trực quan hóa và phân tích dữ liệu bằng các công cụ lập trình cơ bản để có kết quả sâu sắc.

  • 💬 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

Sẵn sàng khai phá sức mạnh của dữ liệu? Khóa học này cung cấp nền tảng vững chắc về các kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại bằng Python và R, những kỹ năng thiết yếu cho bất kỳ chuyên gia dữ liệu đầy tham vọng nào. Bạn sẽ có khả năng quản lý, diễn giải và rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ các tập dữ liệu một cách hiệu quả. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu các khái niệm và quy trình phân tích dữ liệu cốt lõi. * Thực hành tải, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng Pandas và dplyr. * Tạo các biểu đồ dữ liệu đầy thông tin với ggplot2. * Áp dụng các phương pháp thống kê để hiểu sâu hơn về dữ liệu. * Học cách xử lý dữ liệu phân loại hiệu quả thông qua các kỹ thuật mã hóa. * Khám phá các nguyên tắc cơ bản về chuẩn bị và xử lý dữ liệu cho phân tích. Khóa học này bao gồm các kỹ thuật thao tác và phân tích dữ liệu thiết yếu, hướng dẫn bạn qua quy trình từ dữ liệu thô đến những hiểu biết có thể hành động. Được thiết kế cho người mới bắt đầu, không yêu cầu kinh nghiệm lập trình hoặc phân tích dữ liệu trước đó. Bắt đầu hành trình phân tích 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.
  • 🎧 Bao gồm phiên bản âm thanh
    Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình
  • ♾️ 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 42 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
Phân tích dữ liệu với Python và R
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
Phân tích dữ liệu với Python và R
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

Chưa có đánh giá — hãy là người đầu tiên chia sẻ.

Viết đánh giá

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

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