Phân tích dữ liệu với R và Tidyverse — PickAClass
4.0 (2) ⏱ 2 giờ 42 phút 📚 27 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Phân tích dữ liệu với R và Tidyverse

Xây dựng một nền tảng vững chắc trong khoa học dữ liệu bằng cách học cách chuyển đổi và hình dung các tập dữ kiện bằng R và hệ sinh thái Tidyverse.

  • 💬 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

R cung cấp một môi trường chuyên biệt cho thống kê và khoa học dữ liệu, và bộ sưu tập gói Tidyverse làm cho môi trường đó trực quan, dễ đọc, và mạnh mẽ đến khó tin. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các công việc cơ bản của một nhà phân tích dữ liệu, từ các dòng mã đầu tiên của bạn để thực hiện phân tích thám hiểm có ý nghĩa. Bạn sẽ học cách suy nghĩ về thông tin qua thấu kính của các nguyên tắc dữ liệu gọn gàng, cho phép bạn dọn dẹp các tập dữ kiện lộn xộn và giao tiếp những phát hiện của bạn qua các hình ảnh chuyên nghiệp. Cuối chương trình dựa trên văn bản này, bạn sẽ có thể biến dữ liêu thô thành những nhận thức có thể hành động được bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn mã hóa hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu triết lý cốt lõi của dữ liệu sạch và hệ sinh thái Tidyverse - Thao tác tập dữ liệu bằng dplyr để lọc, sắp xếp, và tạo biến mới - Tổng hợp dữ liệu phức tạp thành các thống kê có ý nghĩa và nhận thức nhóm - Tạo các hình ảnh đa dạng bao gồm đồ thị phân tán, đồ thị đường, và biểu đồ tần số với ggplot2 - Apply the modern pipe operator to chain operations for readable and efficient code - Thực hành phân tích dữ liệu thám hiểm để khám phá xu hướng và mô hình trong thông tin thế giới thực Chương trình bắt đầu với cú pháp R cơ bản và cấu trúc của gói Tidyverse trước khi chuyển sang các kỹ thuật chuyển đổi và hiển thị dữ liệu thực tế. Bạn sẽ làm việc thông qua các giải thích bằng văn bản và các ví dụ mã được thiết kế để xây dựng niềm tin của bạn từng bước một. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu; không cần phải có kinh nghiệm lập trình hay R trước đó. Hãy bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu ngay hôm nay.

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 R và Tidyverse
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 R và Tidyverse
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 (2)

মাহবুব আলম BD Học viên đã xác minh
★ 4 · 16.06.2026

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

Arnar Jónsson IS Học viên đã xác minh
★ 4 · 30.05.2026

Khóa học này khá hữu ích. Cách giới thiệu các chủ đề rất hiệu quả. Chỉ có một điểm nhỏ là một số ví dụ có vẻ hơi lỗi thời.

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