Đào tạo phân tích dữ liệu với R

Học phân tích dữ liệu với R bằng cách xử lý các tình huống thực tế, bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau, từ xử lý dữ liệu, mô hình hóa đến trực quan hóa số liệu.

Phân tích kinh doanh

Phân tích theo yêu cầu. Chúng tôi sẽ sát cánh cùng giải quyết vấn đề bạn đang gặp phải thông qua cách tiếp cận từ phân tích dữ liệu

Nghiên cứu thị trường

Sử dụng các mô hình phân tích và các hướng tiếp cận mới để tìm ra xu hướng và hành vi của thị trường trên nhiều lĩnh vực, từ ngân hàng, mobile, thương mại điện tử cho đến mạng xã hội

Về chúng tôi

RAnalytics là một nhóm những người sử dụng R, nghiện phân tích số liệu, chuyên về phân tích, trực quan hóa số liệu & xây dựng các mô hình dự báo. Chúng tôi cung cấp các khóa học về R với nhiều chủ đề khác nhau cũng như tư vấn và xử lý các vấn đề khác nhau về phân tích dữ liệu và nghiên cứu thị trường. Chúng tôi thích thảo luận và xử lý các vấn đề thực tế trong phân tích kinh doanh. Các thành viên có hơn 10 năm kinh nghiệm trong phân tích kinh doanh, khoa học số liệu, nghiên cứu thị trường và phát triển website, trong nhiều lĩnh vực khác nhau, gồm có ngân hàng, Mobile, thương mại điện tử và công nghệ thông tin. Sứ mệnh của chúng tôi là đưa sức mạnh của R, phần mềm phân tích mạnh nhất hiện nay, đến với Việt Nam

Các thành viên

Phạm Đình Đức

Phạm Đình Đức

Data Scientist

9 năm kinh nghiệm phân tích số liệu, xây dựng hệ thống tối ưu hóa quảng cáo dựa trên ML và AI, xây dựng hệ thống Data Warehouse & tự động hóa báo cáo trong lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ & Ecommerce, tốt nghiệp thạc sỹ tại vương quốc Anh

Hoàng Đức Anh

Hoàng Đức Anh

Business Analytics Professional

Giảng viên phân tích dữ liệu của RStudio tại Việt Nam, 6 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích số liệu, 3 năm kinh nghiệm trong E-Commerce & Mobile, 3 năm kinh nghiệm phân tích chuyên sâu các vấn đề trong ngân hàng, xây dựng team phân tích nâng cao cho VPBank. Tốt nghiệp thạc sỹ ngành phân tích định lượng trong kinh tế tại Warsaw

Lê Khánh Dương

Lê Khánh Dương

Senior Developer

6 năm kinh nghiệm lập trình PHP, Java và xây dựng các hệ thống hỗ trợ Ecommerce & phân tích số liệu

Ý kiến học viên

Sau nhiều khóa đào tạo phân tích dữ liệu với R, hãy xem các học viên đánh giá thế nào về chúng tôi.

RAnalytics là tổ chức giảng dạy R được RStudio công nhận tại Việt Nam

Hoàng Đức Anh, đồng sáng lập viên RAnalytics.vn là giảng viên phân tích dữ liệu của RStudio

Xem ngay

Các bài viết gần đây

Sử dụng vòng lặp for với R

Tác giả: Nguyễn Hải Trường 2019-07-30

Trong quá trình phân tích dữ liệu thực tế, chúng ta sẽ có thể phải sử dụng vòng lặp (loop) đối với những bước tính toán hoặc thao tác mà được lặp đi lặp lại nhiều lần. Trong bài viết này, RAnalytics sẽ chia sẻ với các bạn cách sử dụng vòng lặp for trong R. Cấu trúc của vòng lặp for như sau: for (value in sequence) {

Tìm hiểu thêm

Thu thập dữ liệu từ website với rvest

Tác giả: Hoàng Đức Anh 2019-07-15

Trong quá trình làm việc, có rất nhiều nguồn dữ liệu từ website mà ta có thể thu thập và sử dụng. Trong bài viết này, RAnalytics sẽ giới thiệu với các bạn cách thu thập dữ liệu từ website đơn giản với rvest rvest rvest là package cho phép đọc dữ liệu html từ web trong hệ sinh thái của tidyverse. Sử dụng rvest cho phép thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng từ web.

Tìm hiểu thêm

Xử lý dữ liệu missing nâng cao

Tác giả: Nguyễn Hải Trường 2019-06-30

Trong quá trình phân tích dữ liệu thực tế, chúng ta sẽ thường gặp phải vấn đề missing values. Trong những bài viết trước, RAnalytics đã chia sẻ một số tips xử lý missing values, các bạn có thể tham khảo tại: http://ranalytics.vn/blog/2019/01/15/2019-01-15-xu-ly-du-lieu-missing/ http://ranalytics.vn/blog/2019/06/20/2019-06-20-loai-bo-hang-va-cot-chua-gia-tri-missing/ Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra lúc này là giả sử dữ liệu của chúng ta có rất nhiều biến có missing values, vậy thì làm thế nào để thay thế missing values ở hàng loạt các biến cùng một lúc?

Tìm hiểu thêm

Loại bỏ dòng hoặc cột chứa giá trị missing

Tác giả: Nguyễn Hải Trường 2019-06-20

Trong quá trình phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ rất hay gặp phải vấn đề dữ liệu bị thiếu do không có dữ liệu. Những giá trị bị thiếu này trong R sẽ hiển thị là NA. Trong bài viết này, Ranalytics sẽ hướng dẫn các bạn cách loại bỏ dòng hoặc cột chứa giá trị NA trong R. Ta sử dụng dữ liệu giả lập sau đây: data1 <- data.

Tìm hiểu thêm

Học viên

Học viên từ các tổ chức sau đã tham gia khóa học phân tích dữ liệu với RAnalytics