100 nhà chi tiêu hàng đầu cho R&D năm 2022

Vào đầu năm mới, rất nhiều người trong chúng ta đặt mục tiêu tiết kiệm nhiều hơn bằng cách cắt giảm chi tiêu và tăng thu nhập nhưng không phải ai cũng có thể làm được.

Thực tế, vào thời điểm cuối năm hoặc năm mới, chúng ta có thói quen xem xét bảng sao kê tín dụng, các sổ sách ghi chép chi tiêu và càng xem thì càng dễ cảm thấy bực bội và thất vọng về bản thân. 

Chắc hẳn ai cũng đã một vài lần đặt ra câu hỏi tại sao mình lại chi quá nhiều tiền như vậy cho những món hàng không cần thiết hoặc những thứ mà mình biết chắc là sẽ sớm bị mất giá. Chi tiêu bất hợp lý khiến tỷ lệ tiết kiệm của bạn giảm đi đáng kể, ngay cả khi thu nhập đã tăng lên.

Với thực trạng như vậy, chúng ta bắt đầu cuống cuồng kiểm tra xem mình sẽ còn bao nhiêu tiền mặt trong ngân hàng, nếu không mua những khoản đó thì liệu sẽ tiết kiệm thêm được bao nhiêu? Rõ ràng, có biết bao bộ quần áo mới bạn treo trong tủ mà chưa bao giờ dùng tới? 

Cân nhắc lại các khoản chi tiêu là cách tốt nhất để bạn gia tăng tỷ lệ tiết kiệm trong năm mới. (Nguồn: Business Insider)

Nếu bạn đang gặp phải tất cả những vấn đề như vậy thì kiểm soát tài chính nhiều hơn vào năm 2022 chắc chắn là nhiệm vụ bắt buộc. Hãy thử đặt mục tiêu tiết kiệm ít nhất 22% tổng thu nhập của mình bạn nhé. Để thực hiện được kế hoạch đó, hãy áp dụng các bước trong quy trình sau đây để cắt giảm dần chi tiêu của mình trong vài tháng tới, theo Business Insider.

1. Hạn chế sử dụng thẻ tín dụng để mua hàng online

Một trong những nguyên nhân lớn nhất khiến bạn lạm chi thường xuyên là thực hiện quá nhiều giao dịch mua hàng trực tuyến. Chúng ta thường lướt các cửa hàng trực tuyến trên mạng xã hội, nền tảng thương mại điện tử, nhấp vào các quảng cáo trên mạng xã hội, cho hàng vào giỏ và nhấn nút mua – thậm chí trước cả khi bạn tử hỏi lại xem mình có cần hay không, có đủ điều kiện mua chúng hay không.

Đặc biệt là nếu tài khoản thanh toán của bạn kết nối với thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ. Nghĩa là, khi bạn thích sẽ thanh toán được ngay, các mặt hàng cũng khó mà vượt qua định mức thẻ nhưng về lâu dài, điều này khiến bạn quá dễ dàng thanh toán, hành động và chi tiêu thiếu suy nghĩ.

Để hạn chế chi tiêu sai lầm như vậy, bạn hãy thử dừng kết nối thẻ tín dụng một thời gian xem sao, và đương nhiên, giới hạn số tiền dành cho chi tiêu, mua sắm trực tuyến cũng sẽ giúp ích. Bằng cách đó, nếu có thứ gì đó bạn thực sự cần thì bạn mới bỏ vào trong giỏ và có thể có thêm thời gian suy nghĩ trước khi mua ngay lập tức.

2. Cắt giảm các khoản chi tiêu bằng cách dừng mua quần áo mới

Mỗi khi dọn tủ, chắc hẳn chúng ta thường có nhiều lần tự nhủ rằng mình không cần thêm quần áo mới. Thế nhưng, thực tế thú vị là đa số mọi người chi tiêu vài trăm đến vài triệu tiền quần áo, giày dép và phụ kiện mới mỗi tháng.

Dừng mua đồ mới, tận dụng đồ cũ, thanh lý khi không dùng nữa sẽ giúp bạn tiết kiệm được khá nhiều. (Nguồn: MarketFinance)

Bạn có thể thực hiện một thử thách thú vị để chấm dứt việc mua quá nhiều quần áo. Hãy đặt ra cho mình nguyên tắc, đó là trước khi được phép mua thứ gì đó mới thì bạn chắc chắn mình đã mặc món đồ tương tự còn đang nằm im trong tủ. 

Ví dụ, nếu bạn tìm thấy một đôi giày thể thao mới mà bạn muốn mua, hãy dành cả tháng để đi 6 đôi giày thể thao khác mà bạn đang có. Nếu sau ngần ấy thời gian mà bạn vẫn muốn mua đôi mới, hãy cân nhắc thanh lý, bán lại hoặc tặng lại 1, 2 đôi cũ.

3. Cố gắng tận dụng các nguồn tài nguyên, sự hỗ trợ miễn phí

Vì đại dịch mà nhiều người trong chúng ta có thời gian sắp xếp, trang trí nhà cửa và điều này tiêu tốn rất nhiều tiền. Đây cũng là một ví dụ khác về việc chi tiêu quá nhiều cho những khoản có thể không thực sự cần thiết. 

Và để bù lại, bạn có hai cách: Một là cắt giảm hầu hết chi tiêu khác để bù vào, 2 là thử tìm kiếm các sự hỗ trợ miễn phí, ví dụ như các nhóm thanh lý đồ giá rẻ hoặc cho lại, tặng lại đồ dùng cũ, đồ nội thất cũ xung quanh bạn… Thực tế, bạn sẽ nhận ra rằng mình sẽ tiết kiệm được hàng triệu hoặc chục triệu từ cách này đấy.

4. Theo dõi tất cả hoạt động chi tiêu và mua sắm hàng ngày

Cho dù với người trưởng thành thì rất có thể, những năm ngoài 30 tuổi mới là năm đầu bạn biết đến lập ngân sách và nỗ lực gắn bó với ngân sách. Nếu theo đuổi kế hoạch lâu dài, bạn sẽ nhận ra có nhiều tháng bạn buộc phải điều chỉnh ngân sách, chi tiêu ít đi, tăng tiết kiệm cho các khoản lớn hoặc tiết kiệm ít do chi tiêu quá nhiều và hết tiền.

Để kiên trì với kế hoạch ngân sách, bám sát ngân sách là bạn hãy theo dõi tất cả hoạt động chi tiêu, giao dịch mua sắm hàng ngày của mình. Mỗi tối, sau bữa ăn, bạn hãy dành ra 5 phút để xem xét lại tất cả các khoản chi tiêu của mình trong ngày và cố gắng nhận ra các thói quen mua sắm tiêu cực, từ đó thay đổi kịp thời để tiết kiệm được nhiều hơn.

Đối với việc lập ngân sách hay quản lý chi tiêu, để tiết kiệm nói chung thì nói luôn dễ hơn làm và chúng ta thường khó kiên trì khi ngay lập tức phải cắt giảm quá nhiều. Do đó, cách tốt nhất là bạn hãy làm từng bước một và kiên trì với kế hoạch của mình.

Trong hướng dẫn R này, bạn sẽ học lập trình R từ cơ bản để tiến lên. Hướng dẫn này là lý tưởng cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên nâng cao. R là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất thế giới để phân tích thống kê, mô hình dự đoán và khoa học dữ liệu. Sự phổ biến của nó được tuyên bố trong nhiều cuộc khảo sát và nghiên cứu gần đây. Ngôn ngữ lập trình R đang trở nên mạnh mẽ từng ngày khi số lượng gói được hỗ trợ tăng lên. Một số công ty CNTT lớn như Microsoft và IBM cũng đã bắt đầu phát triển các gói trên R và cung cấp phiên bản doanh nghiệp của R.

R Hướng dẫn cho người mới bắt đầu cho người dùng nâng cao

Hoàn thành r hướng dẫn

Hướng dẫn ngôn ngữ R sau đây được thiết kế cho người dùng mới không có nền tảng lập trình hoặc mới với ngôn ngữ lập trình R. Các hướng dẫn này giúp họ bắt đầu với R. Khi bạn hiểu những điều cơ bản và cơ bản của R như nhập và xuất dữ liệu, khám phá dữ liệu và thao tác, bạn có thể chuyển sang hướng dẫn R nâng cao như cách áp dụng vòng lặp và tạo các chức năng trong R.

1. Các công ty sử dụng r
2. Bắt đầu với r
3. Các loại dữ liệu (cấu trúc) trong r
4. Tạo dữ liệu mẫu (giả) trong R & NBSP;
5. Nhập dữ liệu vào R & NBSP;
6. Xuất dữ liệu trong r
7. Sao chép dữ liệu từ Excel sang R
8. Tải và lưu dữ liệu với r
9. Khám phá dữ liệu với r
10. Thao tác dữ liệu với r
11. Thao tác dữ liệu với gói dplyr
12. Thao tác dữ liệu với gói dữ liệu.
13. Nếu khác và lồng nhau nếu khác trong r
14. Chuyển đổi dữ liệu với r
15. Vòng lặp với r
16. Trực quan hóa dữ liệu với GGPLOT2
17. Xử lý lỗi trong r
18. Chuyển đổi một yếu tố thành số nguyên
19. Chức năng ký tự
20. Áp dụng chức năng trên các hàng
21. Cột giữ / thả với r
22. Tham gia và sáp nhập với r
23. Tóm tắt dữ liệu với r
24. Các nhà khai thác lập chỉ mục trong danh sách
25. Chia khung dữ liệu
26. Chuyển đổi dữ liệu từ rộng sang định dạng dài
27. R Chức năng nào được giải thích
28. Cách cập nhật phần mềm r
29. Chuyển đổi đường dẫn tệp Backslash sang Slash chuyển tiếp
30. Gửi email từ r
31. Chạy các truy vấn SQL trong r
32. Đo thời gian thực hiện của mã r
33. Cài đặt gói lưu trữ
34. Xóa các cột trong đó một số % giá trị bị thiếu nhất định
35. Chuyển đổi nhiều biến số thành yếu tố
36. Trích xuất các biến số và yếu tố
37. Cài đặt gói R từ tài khoản GitHub
38. Ứng dụng Trình tạo mật khẩu với r
39. Đọc các tệp CSV lớn
40. Tạo các cột giả từ các biến phân loại
41. Chuyển đổi các biến phân loại thành số
42. Cài đặt và tải nhiều gói r
43. Tạo hoạt hình trong r
44. Chụp ảnh màn hình trang web bằng R
45. Chạy Python từ r
46. Gói Caret [Phần I]
47. Gói Caret [Phần II]
48. Trang web WebScraping với r
49. Tạo bản đồ tương tác
50. Mở và đóng URL qua r
51. Ước gì Giáng sinh với r
52. Web Scrape Google News
53. Xử lý cookie trong selen
54. Dịch trang web trong khi cạo
55. R bao cho Google ảnh API
56. Tích hợp R với PHP
57. Khắc phục lỗi R: toán tử $ không hợp lệ đối với các vectơ nguyên tử

Khoa học dữ liệu với hướng dẫn R

Những hướng dẫn này nhằm vào những người muốn xây dựng sự nghiệp trong mô hình dự đoán và khoa học dữ liệu. Nó bao gồm các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau, học máy và thống kê với R. Nó giải thích cách thực hiện thống kê mô tả và suy luận, hồi quy tuyến tính và logistic, chuỗi thời gian, lựa chọn thay đổi và giảm kích thước, phân loại, phân tích giỏ thị trường, rừng ngẫu nhiên, kỹ thuật hòa tấu, kỹ thuật, Phân cụm và nhiều hơn nữa.

1. Hồi quy tuyến tính với r
2. Hồi quy logistic với r
3. 15 loại hồi quy
4. Phân tích cụm với r
5. Xác thực phân tích cụm
6. Cây quyết định trên dữ liệu tín dụng
7. Rừng ngẫu nhiên giải thích
8. Mô hình tăng gradient (GBM) với r
9. Hỗ trợ máy vector (SVM) trong r
10. Hàng xóm k-gần nhất sử dụng r
11. Phân tích rổ thị trường
12. Mô hình arima với r
13. Giảm kích thước với r
14. Sửa hợp đồng với r
15. Học khu vực dưới đường cong (AUC)
16. Hệ số Gini, hồ sơ chính xác tích lũy, AUC
17. Trọng số trong cây quyết định và SVM
18. Cây quyết định: Biểu đồ Ctree tùy chỉnh
19. Train Rừng ngẫu nhiên với Gói Caret
20. Thiếu giá trị cắt bỏ với rừng ngẫu nhiên
21. Tăng tốc rừng ngẫu nhiên với r
22. Lựa chọn thay đổi với gói Boruta
23. Lựa chọn / giảm biến với r
24. Lựa chọn biến - Wald Chi Square
25. Dự đoán biến phụ thuộc biến đổi
26. Học tập: Stacking (pha trộn)
27. Thuật toán học máy song song
28. Cách sửa chữa sự mất cân bằng lớp / sự kiện hiếm
29. Thiếu sự buộc tội với gói chuột
30. Dự đoán các chức năng trong r
31. Chia dữ liệu vào các bộ dữ liệu đào tạo và xác nhận
32. R chức năng: Bàn tăng và nâng
33. Tự động tạo công thức mô hình
34. Tính toán AUC của bộ dữ liệu đào tạo
35. R Chức năng: Thống kê AUC và KS
36. Hai cách để đào tạo một mô hình với r

Khai thác văn bản với r

Những hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu những điều cơ bản của khai thác văn bản với R. Nó bao gồm các hướng dẫn về trích xuất và phân tích dữ liệu từ Facebook và Twitter. Nó cũng giải thích cách tạo Word Cloud bằng nhân khẩu học và thực hiện phân tích tình cảm với R.

1. Văn bản khai thác cơ bản
2. Tạo wordcloud với r
3. Tạo WordCloud theo nhân khẩu học
4. Phân tích Twitter với r
5. Khai thác dữ liệu Facebook với r

R Lập trình viên / Công việc phân tích - Mới!New!

Để tìm việc làm trong khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng R dễ dàng hơn, chúng tôi đã đối chiếu các công việc liên quan đến lập trình R từ các cổng công việc khác nhau. Bạn sẽ tìm thấy một loạt các vai trò công việc dựa trên nhiều năm kinh nghiệm và địa điểm của bạn. R công việc

Hướng dẫn sáng bóng

Trong phần này, chúng tôi đề cập đến các tài nguyên liên quan đến gói sáng bóng. Đây là một gói rất mạnh để xây dựng ứng dụng web trong R. Không giống như các công cụ trực quan hóa dữ liệu được cấp phép khác như Tableau, Qlikview và PowerBi, nó có sẵn miễn phí. Nó rất linh hoạt về mặt tùy biến. Bạn có thể tùy chỉnh nó nhiều như bạn muốn

1. Hướng dẫn sáng bóng với các ví dụ
2. Bao gồm JavaScript và CSS trong sáng bóng
3. Thêm bộ tải cho các tác vụ nặng tính toán
4. Xây dựng trang đăng nhập trong sáng bóng
5. Thêm chế độ tối vào các ứng dụng sáng bóng
6. Hộp giá trị và thông tin trong Shiny và Rmarkdown
7. BẢNG HTML kiểu
8. Hiển thị trò chơi khi ngắt kết nối sáng bóng
9. Sao chép vào bảng tạm trong ứng dụng sáng bóng
10. Trình chỉnh sửa văn bản phong phú trong Shiny
11. Excel như bộ lọc trong sáng bóng
12. Thanh tìm kiếm với các đề xuất trong sáng bóng

R Câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn

Hướng dẫn này giúp bạn chuẩn bị phỏng vấn cho các lập trình viên R và vai trò của các nhà khoa học dữ liệu. Nó bao gồm hơn 75 câu hỏi phỏng vấn với câu trả lời chi tiết. Sau khi hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ có cơ hội công bằng để phá vỡ cuộc phỏng vấn kỹ thuật. R Câu hỏi phỏng vấn
R Interview Questions

Câu hỏi thường gặp

R có thể được chạy trên máy tính xách tay và máy tính để bàn cấp thấp có bộ xử lý RAM 4GB và I3. Đó là một huyền thoại rằng R cần một hệ thống mạnh mẽ. Rõ ràng, nếu bạn cần xử lý các bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ cần nhiều bộ nhớ hệ thống hơn với bộ xử lý mạnh mẽ. Vì vậy, trong khi một máy tính xách tay ít tốn kém hơn là đủ để thực hành lập trình R và thuật toán sử dụng nhiều bộ nhớ đòi hỏi một máy tính xách tay hiệu suất cao.

Bạn có thể tải xuống r bằng cách truy cập trang web chính thức của dự án R - r. Sau đó nhấp vào liên kết "CRAN" nằm ở phía bên trái của trang. Chọn quốc gia của bạn và nhấp vào liên kết có sẵn cho vị trí của bạn. Tải xuống R dựa trên hệ điều hành trong máy tính xách tay của bạn.CRAN" located at the left hand side of the page. Choose your country and click on the link available for your location. Download R based on operating system in your laptop.

Rstudio có thể được tải xuống từ đây - rstudio. Sau khi tải xuống, cài đặt là thẳng. Chỉ cần chạy và tiến hành nhấn nút tiếp theo.

R được sử dụng cho một loạt các mục đích, từ xây dựng mô hình dự đoán đến loại bỏ web. Bước đầu tiên, bạn nên tập trung vào những điều cơ bản của R. sau khi thực hiện, nó giúp bạn nhảy sang các khái niệm lập trình nâng cao hơn.R có một số gói cho khoa học dữ liệu dễ sử dụng nhưng yêu cầu một số nền tảng về thống kê. Nếu bạn đã có kiến ​​thức tốt về số liệu thống kê, các gói này rất dễ dàng. Làm cho lịch trình của bạn và làm theo nó mà không gian lận. Nếu bạn đã sẵn sàng để nỗ lực học cách thao tác dữ liệu bằng R và có thể dành 8 giờ mỗi ngày, bạn có thể học nó trong một tuần. Khi bạn hoàn thành, hãy sử dụng các thuật toán thống kê khác nhau trong R. Bạn có thể sử dụng các bộ dữ liệu có sẵn công khai để thực hành

Rstudio cũng sử dụng R trong xử lý. Rstudio là IDE cung cấp giao diện đẹp cho mã viết thay vì giao diện R U. Tóm lại, bạn nên tập trung vào việc học R. Bạn sẽ cảm thấy thoải mái với Rstudio trong vài phút, đó là một miếng bánh.

Bạn có thể theo các liên kết ở trên và đặt câu hỏi của bạn liên quan đến chủ đề trong phần bình luận. Bạn cũng có thể đăng ký trên StackOverflow và đặt câu hỏi của bạn

20 bài hát R & B hàng đầu ngay bây giờ là gì?

Bài hát R & B số 1 2022 là gì?

40 bài hát hàng đầu hiện nay là gì?

Biểu đồ R & B là gì?