データに基づいてマーケティング企画に効果的に説得する2024年10月]

Bài giảng cơ bản về SQL tại Infron của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL cơ bản và cùng nhau giải quyết 10 vấn đề HackerRank.

Bài giảng SQL trung cấp của Datarian, người có hơn 10.000 học viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL trung cấp và cùng nhau giải quyết các vấn đề thực hành.

Bài giảng Infron Basic Python của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Để giúp những người không chuyên học dễ dàng học, chúng tôi mạnh dạn bỏ qua những chi tiết không cần thiết như cài đặt chương trình và chỉ dạy những khía cạnh cốt lõi của Python. Đây là khóa học tốt nhất dành cho những người học Python với mục đích phân tích dữ liệu.

Các bài giảng SQL nâng cao của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL nâng cao và cùng nhau giải quyết các vấn đề thực hành.

Bài giảng cơ bản về Pandas của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu một cách có hệ thống về Pandas, thư viện phân tích dữ liệu đại diện của Python, với tài liệu chính thức. Bạn cũng có thể nâng cao trình độ của mình bằng cách kết hợp học lý thuyết và giải quyết vấn đề.

Bài giảng giải quyết vấn đề SQL trung cấp của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có nhiều kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến. Chúng ta hãy cùng nhau giải quyết một số vấn đề để thực hành lý thuyết SQL trung cấp.

Bài giảng giới thiệu về hệ thống khuyến nghị của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết cơ bản về hệ thống gợi ý và cùng nhau thực hành phân tích dữ liệu phim.

Nếu bạn tò mò về hành trình phát triển sự nghiệp của chuyên viên phân tích dữ liệu trong ngành IT, hãy tham dự buổi hội thảo tháng 6!

Các bài giảng SQL thực tế của Infron do Datarian thực hiện, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. SQL được sử dụng như thế nào trong thực tế? Hãy trở thành nhà phân tích dữ liệu giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng dữ liệu thực từ dịch vụ Yammer của Microsoft.

Chúng tôi sẽ tiết lộ danh mục phân tích dữ liệu thực tế của những người tìm việc thành công, cũng như các câu hỏi liên quan đến danh mục mà họ đã được hỏi trong các cuộc phỏng vấn!

Không có developer cũng không sao! Không biết kiến thức lập trình cũng không vấn đề gì. Tôi sẽ hướng dẫn cách cài đặt GA4 đơn giản chỉ bằng cách click chuột mà ai cũng có thể làm được.

Giải 25 bài toán SQL với độ khó đa dạng. Đây là bài giảng giải đề Advent of SQL 2024, sau khi hoàn thành bài giảng, bạn có thể hoàn thành lịch Advent và nhận huy hiệu.

Bạn có biết có nhiều loại nhà phân tích dữ liệu khác nhau không? Nếu bạn tò mò về mọi thứ liên quan đến các nhà phân tích dữ liệu nội bộ và tư vấn phân tích dữ liệu, hãy tham dự hội thảo này!

Nếu bạn tò mò về những khả năng và tương lai khác nhau của AI sáng tạo, bao gồm ChatGPT và Clova X, có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, hãy lắng nghe hội thảo tháng 5 này!

Những người thực hành tò mò về cách các công ty khác tiến hành phân tích kênh, hãy tập trung tại đây! Hãy xem trường hợp của 'Alarmy', ứng dụng báo thức số một toàn cầu với 75 triệu lượt tải xuống tích lũy.

Bạn đang lo lắng về việc liệu mình có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu với tư cách không chuyên ngành không? Hãy lắng nghe câu chuyện của một nhà phân tích cấp cao không chuyên!

Họ nói rằng bạn cần phải làm bài kiểm tra mã hóa SQL để trở thành nhà phân tích dữ liệu, nhưng nếu bạn đang tự hỏi nên bắt đầu từ đâu và học bao nhiêu, hãy tham gia hội thảo này!

Kỷ nguyên không cookie, marketing sẽ thay đổi như thế nào? Nếu bạn không biết bắt đầu phân tích hiệu quả marketing ra sao, hãy tham gia buổi hội thảo tháng 11.

Làm thế nào để đo lường hiệu quả trong quảng cáo offline? Từ phương pháp đo lường hiệu quả quảng cáo thang máy TV, đến những điểm chung và khác biệt của dữ liệu được kiểm tra trong marketing online/offline! Hãy lắng nghe tại buổi hội thảo tháng 10 này nhé!

Chuẩn bị việc làm Data Analyst, nếu đang bế tắc không biết bắt đầu từ đâu, hãy nhận gợi ý từ seminar tháng 9 này!

Làm thế nào để đo lường hiệu quả trong quảng cáo offline? Từ phương pháp đo lường hiệu quả quảng cáo thang máy TV, đến những điểm chung và khác biệt của dữ liệu được kiểm tra trong marketing online/offline! Hãy lắng nghe tại buổi hội thảo tháng 10 này nhé!

Đây là khóa học cụ thể và thực tế dành cho người mới bắt đầu với Google Analytics. Thay vì chỉ học các tính năng rời rạc, bạn có thể học quy trình phân tích thực tế sử dụng GA4 thông qua việc thực hiện phân tích dựa trên kịch bản. Khóa học đang được cập nhật liên tục theo các sửa đổi mới nhất của GA4!

Đây là bài giảng chi tiết về cách sử dụng mix panel, rất khó tìm thấy ở Hàn Quốc. Tìm hiểu về Mixpanel và cải thiện kỹ năng hiểu biết về dữ liệu của bạn thông qua bài giảng này!

소공취업 없이도 개업할수 있도록 도와드립니다. 진짜 실무중심의 중개교육입니다.

Trong buổi chia sẻ này, các thành viên của đội AI Video SelfishClub - NDA AI Studio sẽ trực tiếp! Dựa trên kinh nghiệm thực tế từ dự án với thương hiệu thực phẩm bổ sung dinh dưỡng cho chó già Doctor Ian, chia sẻ cách thiết kế và thực hiện toàn bộ quy trình marketing thương hiệu bằng AI. Từ việc tạo ra thế giới quan animation chứa đựng triết lý thương hiệu, lập kế hoạch và thực hiện trang chi tiết sản phẩm, đến sản xuất video short-form để chuyển đổi! Chúng tôi sẽ chia sẻ tập trung vào workflow thực tế về việc sử dụng những công cụ AI nào cho mục đích gì ở mỗi giai đoạn, và cách kết hợp sử dụng nhiều công cụ khác nhau. Những ai tò mò về việc các công cụ AI được sử dụng như thế nào trong dự án thực tế dù có rất nhiều công cụ AI, những ai cảm thấy bối rối về việc kết hợp công cụ hoặc workflow thực chiến hãy trực tiếp xem cách kết hợp công cụ nào như thế nào và quy trình thực tế trong cơ hội này. Chúng tôi sẽ chia sẻ dựa trên các trường hợp thực tế, bao gồm cả những thử nghiệm và kinh nghiệm mà đội NDA AI Studio đã trực tiếp trải qua.