R là một “môi trường phần mềm miễn phí dành cho tính toán thống kê và đồ họa” được dùng phổ biến trong nghiên cứu khoa học. Lợi ích của việc dùng R có thể xem ở bài viết R 101 | 7 Lý do nên dùng R. Trong bài viết này mình sẽ chia sẻ kinh nghiệm của mình về việc học R từ con số 0.
- Cài RStudio: RStudio là một phần mềm giúp cho việc sử dụng R dễ dàng hơn. Ví dụ, bạn có thể quản lý các file code (góc trái Hình 1), các dữ liệu trong quá trình làm việc (góc phải phía trên Hình 1), cũng như hiển thị dữ liệu (góc phải phía dưới Hình 1).
Hình 1: Giao diện RStudio
- Học các kiến thức R cơ bản: bạn có thể học kiến thức R cơ bản miễn phí từ sách R for Data Science. Có thể bạn sẽ cảm thấy việc học các kiến thức cơ bản hơi nhàm chán và chậm chạp, trong khi bạn muốn bắt đầu vào thực hành ngay. Tuy nhiên, việc nắm vững các kiến thức cơ bản rất quan trọng vì sẽ giúp bạn có thể thực hành R rất nhanh sau này. Một số mục mình thấy quan trọng với người mới học bao gồm: Whole game, Visualize, Transform, Import (Spreadsheets), và có thể cả Program. Sách không có bản tiếng Việt nhưng có thể dùng google translate trong Chrome để dịch (Hình 2).
Hình 2: Nội dung sách R for Data Science được dịch bằng google translate
- Thực hành: sau khi học xong các kiến thức cơ bản thì bạn nên thực hành R càng nhiều càng tốt, đúng theo phương châm “trăm hay không bằng tay quen”. Tốt nhất là bạn có thể áp dụng R vào công việc nghiên cứu của mình. Còn nếu chưa có dự án riêng thì có thể học theo các nghiên cứu đã công bố, đặc biệt là công bố nào có bao gồm cả dữ liệu và code R của các bước xử lý và phân tích, ví dụ như ở đây. Trong quá trình thực hành thì AI như chatgpt/deepseek sẽ có thể là bạn thân của bạn, giúp bạn học và làm nhanh hơn.