Phần 1 - Giới thiệu về R và R Studio

• R là gì và tại sao nó là công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu và thống kê.
• Giới thiệu về R Studio và các tính năng chính của nó.
• Cài đặt và cấu hình R và R Studio.
• Các yếu tố cơ bản của giao diện R Studio: Console, Script, Environment, và Plots.

Phần 2 - Xử lý và chuẩn bị dữ liệu

• Các phương pháp nhập dữ liệu vào R từ các nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL, v.v.).
• Hướng dẫn sử dụng các gói như `dplyr` và `tidyr` để xử lý và làm sạch dữ liệu.
• Những kỹ thuật để kiểm tra và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
• Chuyển đổi dữ liệu và tạo các biến mới.

Phần 3 - Phân tích hồi quy

• Giới thiệu về hồi quy tuyến tính và các khái niệm cơ bản.
• Các bước xây dựng và ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính trong R.
• Đánh giá độ tin cậy và tính phù hợp của mô hình hồi quy.
• Kiểm định giả thuyết và phân tích mức độ ảnh hưởng của biến độc lập.

Phần 4 - Machine Learning

• Giới thiệu về Machine Learning và ứng dụng trong R.
• Các thuật toán machine learning phổ biến: hồi quy logistic, cây quyết định, và hồi quy support vector machine (SVM).
• Cách sử dụng các gói như `caret` và `xgboost` để triển khai các mô hình machine learning.
• Đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình với các kỹ thuật cross-validation.

Phần 5 - Kiểm định giả thuyết

• Giới thiệu về kiểm định giả thuyết và các loại kiểm định phổ biến.
• Các bước thực hiện kiểm định t-test, ANOVA, và kiểm định chi-squared trong R.
• Phân tích kết quả kiểm định và diễn giải ý nghĩa thống kê.
• Ứng dụng kiểm định giả thuyết để hỗ trợ quyết định trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

Phần 6 - Tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu

• Các phương pháp trực quan hóa dữ liệu cơ bản và nâng cao bằng các gói như `ggplot2`.
• Hướng dẫn tạo các biểu đồ, đồ thị và báo cáo trong R Studio.
• Chia sẻ và xuất báo cáo từ R Studio dưới dạng HTML, PDF, và Word.
• Sử dụng R Markdown để tích hợp phân tích và báo cáo trong cùng một tài liệu.

Phần 7 - Thực hành và ứng dụng

• Thực hành phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình trên các bộ dữ liệu thực tế.
• Dự án cuối khóa để áp dụng các kỹ năng đã học vào các bài toán cụ thể.
• Phân tích các ví dụ thành công từ việc áp dụng R trong các lĩnh vực khác nhau.
• Trao đổi kinh nghiệm và thảo luận về các thách thức trong việc sử dụng R và R Studio.