Exploratory Data Analysis in R: Visualizing and Understanding Data (bằng tiếng Anh).

Các tập dữ liệu thô thường trông như những bức tường dày đặc các con số, khiến cho việc phát hiện xu hướng, mẫu, hay bất thường trở nên khó khăn. Phân tích dữ kiện khám phá (EDA) là bước đầu tiên cần thiết trong mọi luồng công việc khoa học dữ liêu, cho phép bạn hiểu được cấu trúc cơ bản của dữ liệt trước khi chuyển sang mô hình tiên tiến. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của EDA sử dụng R. Bạn sẽ chuyển từ việc xem các bảng thô để viết mã R sạch, hiện đại, tiết lộ các mối quan hệ ẩn, xác định các giá trị khác thường, và tóm tắt các thuộc tính thống kê chính của dữ liệu của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu cấu trúc dữ liệu cơ bản và các loại biến trong R - Tính tổng hợp số liệu chính để mô tả xu hướng trung tâm và biến đổi - Tạo hình ảnh minh họa sạch sẽ, đầy đủ thông tin bằng cú pháp ggplot2 hiện đại - Nhận dạng các mẫu, tương quan, và quan sát bất thường trong các tập dữ liệu phức tạp - Ứng dụng các nguyên tắc tidyverse để lọc, nhóm, và làm sạch dữ liệu của bạn để phân tích - Thực hành các quy trình làm việc có cấu trúc để nghiên cứu hệ thống các tập dữ liệu mới Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các khái niệm cơ bản về dữ liệu trước khi chuyển sang phân tích thực tế. Qua những lời giải thích rõ ràng và các đoạn mã viết, bạn sẽ học cách kết hợp các tóm tắt số với các kỹ thuật đồ họa để hiểu những câu chuyện mà dữ kiện của bạn đang kể. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu hoặc tìm kiếm để xây dựng một cách tiếp cận có cấu trúc để khám phá dữ kiện bằng cách sử dụng R. Không cần kinh nghiệm thống kê hoặc lập trình trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa những kiến thức ẩn trong các tập dữ liệu của bạn.