PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI R: KHÓA CƠ BẢN
Trình bày: Trần Phước Thọ, Nguyễn Tư Hoàng Tân, Trần Tử Huân, Võ Ngọc Trâm Anh, Nguyễn Ngọc Bình Phương
Thời gian và địa điểm: 8h30-11h30, Chủ nhật 05/08/2018, 201B10 ĐHBK
Tham gia khóa cơ bản này, các bạn sẽ hiểu data science/analytics là gì, tại sao cần quan tâm đến nó và biết cách sử dụng phần mềm R để thực hiện các công việc cơ bản trong analytics như trực quan hóa dữ liệu, thu gọn dữ liệu, phân tích hồi quy tuyến tính.
1) Tổng quan về data science/analytics
Trình bày: Nguyễn Ngọc Bình Phương
Trong phần này, bạn sẽ nắm được các khái niệm đang được nhiều người quan tâm như business analytics, business intelligence, data science, big data, data mining, machine learning cũng như hiểu rõ ba cấp độ của quá trình analytics: mô tả (descriptive), dự đoán (predictive) và định hướng (prescriptive).
Slide: http://bit.ly/2Kr0P01
2) Tổng quan về khai khá dữ liệu (data mining)
Trình bày: Nguyễn Ngọc Bình Phương
Phần này giới thiệu tổng quan các kỹ thuật khai phá dữ liệu sẽ được trình bày trong khóa học này cũng như trình bày các bước của quá trình khai phá dữ liệu thông qua một ví dụ đơn giản dùng R.
Slide: http://bit.ly/2KrDv2e
3) Trực quan hóa dữ liệu (data visualization)
Trình bày: Võ Ngọc Trâm Anh (K14)
Phần này trình bày một số biểu đồ được sử dụng để khám phá dữ liệu trước khi đưa vào phân tích, đi từ các biểu đồ cơ bản (như scatter plots, boxplots, histograms) đến các biểu đồ chuyên biệt (cho hierarchical, network, geographical data).
Slide: http://bit.ly/2Mkx42V
4) Thu gọn dữ liệu (data reduction)
Trình bày: Trần Tử Huân (K14)
Trong phần trình bày nhiều cách tiếp cận để thu gọn dữ liệu trước khi đưa vào phân tích như tự động gom biến bằng principal components analysis (PCA), loại biến dư thừa bằng mô hình hồi quy, tóm tắt dữ liệu để nhận diện trùng lắp thông tin giữa các biến…
Slide: http://bit.ly/2M1z4Qv
5) Phân tích hồi quy tuyến tính (linear regression analysis)
Trình bày: Nguyễn Tư Hoàng Tân (K13)
Phần này trình bày mô hình hồi quy tuyến tính, một mô hình rất quen thuộc trong thống kê truyền thống, nhưng theo lối data science/analytics nhằm khắc phục vấn đề quá khớp dữ liệu (overfitting).
Slide: http://bit.ly/2Me0Ea5
6) Cơ hội nghề nghiệp
Trình bày: Trần Phước Thọ (K13)
Trong phần này, cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực data science/analytics được trình bày, cũng như demo thực tế công việc phân tích dữ liệu tài chính bằng R.
Slide: http://bit.ly/2LNVh5f
Khóa học ngắn này hoàn toàn miễn phí và chỉ nhận số lượng đăng ký rất hạn chế, do đó hãy nhanh chóng đăng ký cho mình một tấm vé. Link đăng ký: http://bit.ly/2LP6Qta
Tham gia group để liên tục nhận tài liệu về data science/analytics và thông tin về các seminar tiếp theo (chỉ duyệt tham gia đối với những ai thật sự tham dự seminar): http://bit.ly/2n2VClE
