Giới thiệu khóa học You can have data without information, but you cannot have information without data Daniel Keys Moran Contents • Ranalytics • Giới thiệu R • Khóa học R • Q&A RANALYTICS Who we are? • Data scientist • Web developer • Data visualizer & applied modeler Who we are? https://www.rstudio.com/instructors/ Our services • Hướng dẫn phân tích liệu với R • Phân tích liệu kinh doanh (out source) • Nghiên cứu thị trường GIỚI THIỆU VỀ R R gì? • Ngơn ngữ lập trình – phần mềm dành cho tính tốn thống kê & xây dựng biểu đồ (R is a language and environment for statistical computing and graphics – r-project.org) • R nhà phân tích sử dụng rộng rãi TẤT CẢ lĩnh vực Nguồn: https://youtu.be/TR2bHSJ_eck Lịch sử phát triển R • Ross Ihaka & Robert Gentleman (New Zealand – 1990s) • 1988: Phần mềm S • 1997: R-core team Tại nên học R? • Các phương pháp phân tích liệu • Khả trực quan hóa • Tính ứng dụng – kế thừa cao – hỗ trợ với nhiều packages • Khả kết hợp với cơng cụ khác (Google Analytics, Facebook…) • Nhu cầu phân tích liệu ngày tăng • Miễn phí Giới thiệu khóa học R Các bước phân tích số liệu Version 1: Người không sử dụng R Lên ý tưởng (Google/ Mind) Thu thập số liệu (Excel) Xử lý số liệu (Excel) Phân tích số liệu (SPSS, Excel) Kết quả, báo cáo (Word) Phân tích số liệu (R) Kết quả, báo cáo (R/Word/HTML) Version 2: Người sử dụng R Lên ý tưởng (Google/R) Thu thập số liệu (R/Excel) Xử lý số liệu (R) Giới thiệu module – “Ngữ pháp biểu đồ” Số lượng dự kiến: buổi Nội dung khóa học: • Cơ R: Giới thiệu R & Rstudio – Một số câu lệnh R • Grammar of Graphics: Giới thiệu phân tích “ngữ pháp biểu đồ”, xây dựng biểu đồ nâng cao + case study Đối tượng: Dành cho người làm – khơng có thời gian học để ứng dụng “Ngữ pháp biểu đồ - Grammar of Graphics” Học qua module “Ngữ pháp biểu đồ”? • Cơ biết cách sử dụng cơng cụ phân tích liệu mạnh giới • Hiểu & ứng dụng khái niệm “Grammar of Graphics” công việc Giới thiệu module – Xử lý phân tích liệu với R Số lượng dự kiến: buổi Nội dung module: • Xử lý & phân tích liệu với R (2): Import liệu từ nguồn khác nhau, hướng dẫn cách thức phân tích & đọc hiểu số liệu R (histogram, boxplot, quantile…) + Case study • Mơ hình OLS (1): Mơ hình hồi quy đơn giản + case study Học qua “Xử lý & phân tích liệu với R”? • Sử dụng cơng cụ phân tích liệu mạnh giới • Chuẩn hóa bước phân tích liệu & đọc hiểu kết phân tích thống kê thực tế Ví dụ R ggplot(nmmaps, aes(x=season, y=death)) + geom_boxplot(aes(fill = season)) + geom_violin(alpha=0.5, color="gray") + geom_jitter(alpha=0.5, aes(color=season), position = position_jitter(width = 0.1)) + coord_flip() + ggtitle("Distribution of death regarding seasons in Chicago") + theme_bw() Các khóa học nâng cao (chưa triển khai tại) • R in Excel (RExcel) • Advanced graphics in R (gganimate, ggally) • Google Analytics in R (RGA – ggplot2) • Social Analytics in R (Facebook & social network) • Time Series in R (Var, GARCH,…) • Quantitative Finance in R (quantmod,…) • Data Mining in R – Predictive Modelling (rattle, rpart…) Q&A Q&A • Khóa học diễn nào? Chủ yếu qua thực hành Các bạn giải thích khái niệm hướng dẫn bản, sau thực hành R • Ai nên học khóa học này? Tất thích phân tích số liệu thấy việc phân tích số liệu cần thiết cho cơng việc Đặc biệt bạn làm lĩnh vực phân tích – tổng hợp kinh doanh, research, marketing • Tơi làm marketing, tơi lại nên học khóa này? Nếu bạn làm digital marketing, bạn nên biết kiến thức phân tích số liệu Hiện giờ, marketing chuyển sang môt hướng “data-driven marketing”, định marketing dựa chủ yếu vào số liệu Q&A • Tơi dùng Excel thấy ổn, lại phải học phân tích phần mềm mới? So sánh Excel với R để trả lời câu hỏi phần mềm tốt hơn, tương tự so sánh ô tô & xe máy tốt Excel & R nên sử dụng bổ trợ Nếu bạn phải xử lý nhiều số liệu, phải làm cơng việc, phải “trực quan hóa” số liệu, Excel đủ Tuy nhiên, bạn thấy hàng ngày phải lặp lặp lại việc, ko thấy hài lòng với Excel, bạn nên theo học khóa Q&A • Tơi cần chuẩn bị tham gia khóa học? laptop, chút kiến thức phân tích & tinh thần muốn học Analytics • Tơi khơng biết nhiều phân tích thống kê, tơi học không? Chắc chắn được, không dạy thứ mang tính “hàn lâm” (academic) mà hướng dẫn để bạn HIỂU ý nghĩa & ứng dụng thực tế • Các buổi học diễn nào? Dự kiến diễn buổi/ tuần vào 14:00 – 16:00 thứ hàng tuần số 50 Nguyễn Phúc Lai, Đống Đa, Hà Nội Q&A • Tơi học riêng rẽ module không hay bắt buộc phải học hai module? Học phí module bao nhiêu? Bạn học module hai bạn thích Tuy nhiên, qua kinh nghiệm giảng dạy khóa trước, nhóm Ranalytics xếp thứ tự buổi học cho đảm bảo tính ứng dụng cao cho học viên Do đó, bạn nên học đầy đủ module 1, sau lựa chọn học tiếp module  Học phí module 1: 1,000,000 VND/ buổi  Học phí module 2: 1,800,000 VND/ buổi Q&A • Tơi cần liên hệ với để biết thêm thơng tin & đăng ký khóa học? Thơng tin khóa học cập nhật website ranalytics.vn Tuy nhiên, để thuận tiện cho việc trao đổi thơng tin, bạn liên hệ: • Hồng Đức Anh – Mobile: +84 977 738 939 • Phạm Đình Đức – Mobile: +84 916 127 403 Các thảo luận khóa học tìm thấy group Facebook: • https://www.facebook.com/groups/ranalytics/ Thanks! If we have data, let’s look at data If all we have are opinions, let’s go with mine – Jim Barksdale, former Netscape CEO