Challenge

Đã kết thúc

[Hoàn thành trong 4 tuần] Trò chơi con mực Kỳ thi Big Data lần thứ 12 (Kỹ năng Phân tích Dữ liệu lớn)

Thử thách "Trò chơi con mực Big Data Analysis" do After Work Ddan-jit trực tiếp điều hành – đơn vị từng tự hào với tỷ lệ đỗ cao qua mỗi kỳ thi – đã quay trở lại. Mục tiêu của trò chơi lần này là kiên trì thực hiện nhiệm vụ mỗi ngày và hoàn thành đến cùng. Việc học tập vốn khó có thể tự mình trụ vững, giờ đây hãy cùng nhau hoàn thành và nâng cao kỹ năng thực tế nhé!

roadmap

Python

Machine Learning(ML)

Statistics

Pandas

Engineer Big Data Analysis

5개 수업 학습

25회 미션 수행

라이브 3 회

같은 기수와 교류하고 함께 성장해요.

성취의 증표, 수료증을 발급해요.

roadmap님과 함께해요!

Xác minh Inflearn

Xác minh sự nghiệp

7,345

Học viên

1,301

Đánh giá

3,970

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

Tác phẩm:
- Vibe Coding với Cursor mà những người làm việc hiệu quả đi trước một bước nhất định phải biết ngay bây giờ (Gilbut) - Liên kết
- 2026 Sinagong Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn Thực hành (Gilbut) - Liên kết
- Deep Learning Python với TensorFlow (NXB Thông tin và Văn hóa) - Link
Youtube: https://www.youtube.com/@ai-study
Github: https://github.com/lovedlim

Thêm

Trò chơi con mực Big Data Analysis Engineer là gì?

Đây là thử thách thực hiện nhiệm vụ nhằm chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn.
Bằng cách thực hiện các nhiệm vụ được công bố mỗi ngày, bạn sẽ được huấn luyện lặp đi lặp lại các quy trình tương tự như kỳ thi thực tế.

Nhóm học tập "Trò chơi con mực" được vận hành liên tục từ lần thứ 3 đến lần thứ 11
là một cộng đồng học tập đã được kiểm chứng với lũy kế hơn 1.500 người tham gia và đã đào tạo ra rất nhiều người thi đỗ cho đến nay.

Từ khóa 3 đến khóa 10, đây từng là một nhóm học tập sinh tồn tàn khốc, nơi bạn sẽ bị 'loại' khỏi nhóm nếu không hoàn thành nhiệm vụ,
nhưng từ khóa 11, chương trình đã trở lại với diện mạo mới là thử thách hoàn thành mục tiêu không loại trừ. 💪🔥

Lấy sự kiên trì và sự tập trung làm trọng tâm,
chúng ta hãy cùng nhau tạo nên một "thói quen đỗ đạt" thực thụ để tiến bộ hơn mỗi ngày.

📌 1Tuần: Ngày 26 tháng 5 ~ ngày 30 tháng 5

🎬 [Live] Buổi định hướng (26/5)
Pandas / Thực hiện nhiệm vụ 1 ~ 5

📌 Tuần 2: Ngày 31 tháng 5 ~ Ngày 6 tháng 6

Pandas, Machine Learning / Thực hiện nhiệm vụ 6 ~ 12
🎬 [Trực tiếp] Q&A tuần 2 (6/6)

📌 Tuần 3: Ngày 7 tháng 6 ~ Ngày 13 tháng 6

Thống kê, Đề thi đã xuất hiện / Thực hiện nhiệm vụ 13 ~ 19
🎬 [Trực tiếp] Q&A Tuần 3 (13/6)

📌 Tuần 4: Ngày 14 tháng 6 ~ Ngày 20 tháng 6

Đề thi cũ / Thực hiện nhiệm vụ 20 ~ 25

Chờ chút! Vui lòng tham khảo trước khi bắt đầu khóa học ✋

Mọi hướng dẫn/trao đổi liên quan đến việc thực hiện nhiệm vụ sẽ được thông báo qua Discord (liên kết), vì vậy hãy nhất định tham gia nhé!
Để thực hiện các nhiệm vụ của thử thách này, bạn nhất thiết phải có bài giảng Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn của After Work Ddan-jit trên Inflearn hoặc sách Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn Sinagong của Gilbut.
Nội dung nhiệm vụ có thể thay đổi tùy theo quá trình vận hành bài giảng.

3. Giao lưu trên Discord

🙋 Người học

Tự do chia sẻ ý kiến và mã nguồn của nhau liên quan đến các nhiệm vụ được công khai hàng ngày trên Discord.

🧑🏻‍🏫 Làm việc riêng sau giờ làm

Tôi sẽ cung cấp phản hồi công khai về những nội dung đáng chia sẻ trong quá trình thực hiện nhiệm vụ hoặc những phần sai sót trong quá trình hỏi đáp giữa các học viên.

⚠️ Lưu ý khi đặt câu hỏi

Vui lòng tuân thủ quy tắc đặt câu hỏi nhé :)
Tôi không nhận tin nhắn cá nhân (DM). Mọi cuộc trò chuyện chỉ được thực hiện trên kênh công khai.
Đây không phải là không gian để đặt câu hỏi trực tiếp cho tôi.
👉 Nếu bạn cần đặt câu hỏi trực tiếp, vui lòng chỉ thực hiện thông qua cộng đồng bên trong bài giảng chứ không phải qua thử thách hay Discord., rather than the challenge or Discord.

💡 Lưu ý và Hướng dẫn

Thử thách này không nhận các câu hỏi liên quan đến học tập. (Trao đổi trong cộng đồng)
Phần giải đáp thắc mắc học tập do 'Làm việc riêng sau giờ làm' thực hiện chỉ diễn ra trong khóa học trực tuyến 「[Làm việc riêng sau giờ làm] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn thực hành (Loại hình công việc 1,2,3)」.
Thử thách là chương trình tập trung vào thực hành và hoàn thành.
Nhiệm vụ được công khai mỗi ngày và chỉ có thể nộp trong thời gian quy định.

5월

25일

챌린지 시작일

2026년 5월 25일 오후 03:00

챌린지 종료일

2026년 6월 21일 오후 02:30

챌린지 커리큘럼

Tất cả

33 bài giảng ∙ (3giờ 22phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Nhiệm vụ

Trực tiếp

Phần 1. Tuần 1 Dạng bài thực hành 1

8 bài giảng ∙ (1giờ 5phút)

Trực tiếp
[Live 1] Định hướng (Orientation)
2026. 05. 26. 화요일 오전 11시 ~ 오후 12시
1. [Ghi hình trực tiếp] [Trực tiếp 1] Buổi định hướng
01:05:03
2. Hướng dẫn cộng đồng
[Nhiệm vụ 1] Loại thực hành 1(1~3) / Ngày 26 tháng 5
[Nhiệm vụ 2] Loại thực hành 1(4~6) / 27 ngày
[Nhiệm vụ 3] Loại thực hành 1 (7~9) + Kaggle / Ngày 28 tháng 5
[Nhiệm vụ 4] Loại thực hành 1(10~12) / Ngày 29 tháng 5
[Nhiệm vụ 5] Loại thực hành 1(13~15) / Ngày 30 tháng 5

Phần 2. Tuần 2 Loại thực hành 1/2

9 bài giảng ∙ (1giờ 7phút)

[Nhiệm vụ 6] Loại thực hành 1(16~18) / Ngày 31 tháng 5
[Nhiệm vụ 7] Loại thực hành 1(19~21), Loại thực hành 2(1) / Ngày 1 tháng 6
[Nhiệm vụ 8] Loại thực hành 1(22~24), Loại thực hành 2(2) / Ngày 2 tháng 6
[Nhiệm vụ 9] Loại thực hành 1(25~27), Loại thực hành 2(3) / Ngày 3 tháng 6
[Nhiệm vụ 10] Loại thực hành 1(28~30), Loại thực hành 2(4) / Ngày 4 tháng 6
[Nhiệm vụ 11] Loại thực hành 1 (31~33), Loại thực hành 2 (5) / Ngày 5 tháng 6
[Nhiệm vụ 12] Dạng thực hành 1 (34~36), Dạng thực hành 2 (6) / Ngày 6 tháng 6
Trực tiếp
[Live 2] Q&A về Bài thi thực hành 2
2026. 06. 06. 토요일 오후 12시 ~ 오후 1시
3. [Ghi hình trực tiếp] [Live 2] Q&A về Bài thi thực hành 2
01:07:36

Phần 3. Tuần 3 Loại bài tập 3/Đề thi đã xuất bản

10 bài giảng ∙ (1giờ 10phút)

4. Bản tóm tắt kiến thức (Tài liệu) cho Phần thi thực hành 1
[Nhiệm vụ 13] Dạng thực hành 1 (37~39), Dạng thực hành 3 (1~2)/ Ngày 7 tháng 6
[Nhiệm vụ 14] Dạng thực hành 3(3), Đề thi chính thức lần 3 / Ngày 8 tháng 6
[Nhiệm vụ 15] Dạng bài thực hành 3(6~7), Đề thi chính thức lần 4 / Ngày 9 tháng 6
[Nhiệm vụ 16] Loại thực hành 3(8), Đề thi chính thức lần 5 / Ngày 10 tháng 6
[Nhiệm vụ 17] Loại thực hành 3(9), Đề thi đã xuất bản lần 6 / Ngày 11 tháng 6
[Nhiệm vụ 18] Loại thực hành 3(4~5), Đề thi chính thức lần 7 / Ngày 12 tháng 6
[Nhiệm vụ 19] Câu hỏi ví dụ / Ngày 13 tháng 6
Trực tiếp
[Live 3] Q&A về Bài thi thực hành loại 3
2026. 06. 13. 토요일 오후 12시 ~ 오후 1시
5. [Ghi hình trực tiếp] [Trực tiếp 3] Q&A dạng bài thực hành 3
01:10:06

Phần 4. Đề thi cũ/Tổng hợp tuần 4

6 bài giảng

챌린지에서 배워요

Rèn luyện kỹ năng thực hành kỳ thi phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analysis)
Cách giải quyết theo từng loại hình 1·2·3 của bài thi thực hành

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Thí sinh đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analysis Engineer) lần thứ 12
Những người muốn học cùng nhau (những người cảm thấy khó tự học một mình)

Đánh giá

Tất cả

22 đánh giá

5.0

22 đánh giá

cyber34569590
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
04/07/2026
5
67% đã tham gia
Nhờ bạn mà mình đã đậu rồi~
- roadmap
  Giảng viên
  09/07/2026
  Cảm ơn bạn rất nhiều!!! Nhờ bạn mà mình có thêm nhiều sức mạnh hơn.
iamak8156
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
21/06/2026
5
100% đã tham gia
Vốn dĩ tôi là một người hướng nội (I), không hay tham gia các nhóm học tập và rất hay để ý ánh nhìn của người khác. Ban đầu tôi định tự chuẩn bị cho bài giảng này một mình, nhưng vì cần thêm động lực nên đã tham gia, và tôi thực sự cực kỳ đề xuất khóa học này. Hoàn toàn không có áp lực đó, mỗi ngày chỉ cần nộp bài tập và không có sự thúc ép nên tôi có thể học theo tốc độ của riêng mình. Các mẹo hay trong bài giảng trực tiếp cũng rất nhiều nên đã giúp ích cho tôi rất lớn! Cảm ơn thầy/cô giáo ạ.
parkjw58516
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
23/06/2026
Đã chỉnh sửa
5
100% đã tham gia
Nhờ có thử thách mà mình đã có thể chuẩn bị kiên trì trong suốt một tháng qua. Mình rất muốn đậu!
chamomile2504
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
06/07/2026
Đã chỉnh sửa
5
100% đã tham gia
Tôi là một người không chuyên nhưng có một chút kiến thức nền tảng. Nhờ vào giáo trình Sinagong + thử thách & livestream trên Inflearn + trang web giải đề của giảng viên mà tôi đã đỗ ngay từ lần thử đầu tiên với tổng điểm 85. (Cũng có một chút may mắn nữa.) Lý do tôi chọn lộ trình "Làm việc khác sau khi tan sở" (Twaigeunhu-ttanjit) là vì các bài tập Kaggle vốn đã rất nổi tiếng, đồng thời tôi cảm thấy bài giảng và giáo trình được sắp xếp rất khoa học. Vì bản thân phù hợp với kiểu học theo sách và thử thách nên tôi đã lựa chọn, và kết quả đó là một lựa chọn sáng suốt. Tôi có thể học theo tốc độ của riêng mình mỗi ngày mà không gặp quá nhiều áp lực. Tôi bắt đầu học cùng lúc với thời điểm bắt đầu thử thách và đã dành khoảng một tháng tập trung toàn thời gian để học... Vì khá vất vả nên tôi đã hối hận rằng đáng lẽ mình nên chuẩn bị ngay sau khi đỗ kỳ thi viết ㅠㅠ Nếu quay lại, tôi nghĩ mình sẽ dành một tháng để nắm vững nội dung trong sách, và một tháng còn lại sẽ chạy hết mình với chế độ thử thách. Sách, thử thách, trang web giải đề, không có cái nào là không giúp ích cho tôi cả. Đây có lẽ là một tháng quyết liệt hơn bao giờ hết đối với tôi. Tôi đang chuẩn bị xin việc lại trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, và tôi dự định sẽ tiếp tục học những phần còn thiếu bằng giáo trình Sinagong. Xin chân thành cảm ơn! 🙌
- roadmap
  Giảng viên
  09/07/2026
  Chúc mừng bạn đã vượt qua kỳ thi với số điểm 85 ngay từ lần thử đầu tiên! 🎉 Vì bạn đã dành trọn một tháng tập trung toàn thời gian, tôi có thể cảm nhận được bạn đã chuẩn bị quyết liệt đến mức nào. Quá trình bạn tận dụng triệt để mọi thứ từ giáo trình Sinagong, Challenge & Live cho đến các trang web luyện đề cuối cùng đã dẫn đến kết quả tốt đẹp này. Cảm ơn bạn đã nỗ lực đồng hành, điều đó cũng tiếp thêm động lực rất lớn cho tôi. Chúc bạn gặp nhiều may mắn trong việc chuẩn bị tái hòa nhập thị trường lao động mảng phân tích dữ liệu nhé !!!
kcjjohoon4491
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
09/07/2026
5
100% đã tham gia
Nhờ những bài giảng tỉ mỉ và lộ trình học tập hệ thống mà tôi đã có thể thi đỗ ngay trong lần đầu tiên. Tôi từng rất mông lung không biết phải vừa làm việc ở công ty vừa học tập như thế nào, nhưng nhờ kiên trì ôn tập hai ba câu hỏi mỗi ngày mà tôi đã tiếp thu kiến thức một cách tự nhiên. Có lẽ đó là nhờ chương trình học rất tuyệt vời. Một lần nữa xin chân thành cảm ơn giảng viên!
- roadmap
  Giảng viên
  09/07/2026
  Chúc mừng bạn đã trúng tuyển ngay từ lần đầu tiên! 🎉 Có vẻ như sự kiên trì đó đã dẫn đến kết quả tốt đẹp là trúng tuyển ngay lập tức. Tôi sẽ luôn ủng hộ những việc bạn làm trong tương lai.

취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

Khóa học khác của roadmap

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

roadmap

2.513.753 ₫

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(917)

5,700+

Update

Phản hồi thường xuyên

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Nhập môn

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

roadmap

2.513.753 ₫

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(917)

5,700+

Update

Phản hồi thường xuyên

Hiện thực hóa ý tưởng công việc bằng Vibe Coding: Dự án HRD (Google AI Studio × n8n)

roadmap

2.070.150 ₫

Nhập môn / Firebase, supabase, n8n, Vibe Coding

4.9

(13)

Phản hồi thường xuyên

Nhiệm vụ

Một trong những khó khăn lớn nhất mà tôi cảm nhận được trong suốt 12 năm làm việc tại bộ phận HRD của Viện Phát triển Nhân lực chính là việc có rất nhiều ý tưởng nhưng rào cản về lập trình để hiện thực hóa chúng lại quá cao. Khóa học này được bắt đầu chính từ điểm đó. Mục tiêu của khóa học này là giúp những người làm HRD có thể tự mình hiện thực hóa các ý tưởng mà không cần phải trở thành một lập trình viên chuyên nghiệp. Đây là khóa học thực chiến dựa trên Vibe Coding dành cho những người phụ trách Nhân sự (HR), Đào tạo (HRD), Hành chính (GA) và Văn hóa doanh nghiệp, giúp bạn tự tay tạo ra các dịch vụ mong muốn chỉ bằng cách tận dụng các tính năng miễn phí mà không cần đến dịch vụ trả phí.

Nhập môn

Firebase, supabase, n8n

Hiện thực hóa ý tưởng công việc bằng Vibe Coding: Dự án HRD (Google AI Studio × n8n)

roadmap

2.070.150 ₫

Nhập môn / Firebase, supabase, n8n, Vibe Coding

4.9

(13)

Phản hồi thường xuyên

Nhiệm vụ

Thời đại chính sách AI của Chính phủ! Tạo dịch vụ AI dữ liệu công cộng bằng Vibe Coding (Google AI Studio)

roadmap

768.913 ₫

Nhập môn / Business Productivity, AI, AI Agent, Vibe Coding

4.9

(38)

200+

Phản hồi thường xuyên

Nhiệm vụ

Đây là khóa học Vibe Coding giúp bạn tạo ra một dịch vụ web thực tế từ dữ liệu công cộng bằng cách sử dụng Google AI Studio (miễn phí), ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng một dịch vụ hoàn chỉnh bằng tiếng Hàn, bao gồm tính năng tìm kiếm, tích hợp bản đồ và báo cáo phân tích AI bằng cách sử dụng API thông tin an toàn cơ sở hạ tầng công cộng. Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình phát triển có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ lập kế hoạch PRD cho đến triển khai dịch vụ.

Nhập môn

Business Productivity, AI, AI Agent

Thời đại chính sách AI của Chính phủ! Tạo dịch vụ AI dữ liệu công cộng bằng Vibe Coding (Google AI Studio)

roadmap

768.913 ₫

Nhập môn / Business Productivity, AI, AI Agent, Vibe Coding

4.9

(38)

200+

Phản hồi thường xuyên

Nhiệm vụ

Nếu "nhân viên bán hàng" học lập trình bằng Vibe Coding (Bolt)

roadmap

473.177 ₫

Nhập môn / Firebase, Business Productivity, prompt engineering, AI, Vibe Coding

4.7

(18)

100+

Phản hồi thường xuyên

Có bao giờ sau buổi họp quan trọng với khách hàng, bạn tiếc nuối vì chỉ tập trung ghi chú thay vì giao tiếp bằng mắt, hoặc không thể ghi lại chính xác nội dung cuộc họp không? Đừng lo lắng nữa! Khóa học này sẽ giúp bạn tự tạo trợ lý CRM riêng, sử dụng Vibe Coding để AI tóm tắt nội dung chính và lưu trữ cuộc họp gọn gàng. Bạn sẽ học cách giảm đáng kể thời gian lập tài liệu, tối ưu năng suất và cách tân quản lý khách hàng.

Nhập môn

Firebase, Business Productivity, prompt engineering

Nếu "nhân viên bán hàng" học lập trình bằng Vibe Coding (Bolt)

roadmap

473.177 ₫

Nhập môn / Firebase, Business Productivity, prompt engineering, AI, Vibe Coding

4.7

(18)

100+

Phản hồi thường xuyên

바오 cáo tài chính thú vị làm bằng Vibe Coding (Cursor AI)

roadmap

473.177 ₫

Nhập môn / prompt engineering, business, AI, AI Agent, Vibe Coding

4.8

(258)

700+

Phản hồi thường xuyên

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Nhập môn

prompt engineering, business, AI

바오 cáo tài chính thú vị làm bằng Vibe Coding (Cursor AI)

roadmap

473.177 ₫

Nhập môn / prompt engineering, business, AI, AI Agent, Vibe Coding

4.8

(258)

700+

Phản hồi thường xuyên

[Hoàn thành trong 4 tuần] Trò chơi con mực Kỳ thi Big Data lần thứ 12 (Kỹ năng Phân tích Dữ liệu lớn)

roadmap님과 함께해요!

Hơn 1300 người tham gia tích lũy+ Một nhóm học tập đã được kiểm chứng từng đào tạo ra nhiều người thi đỗ that has produced numerous successful candidates with over 1,300 cumulative participants.

Đi cùng nhau chúng ta có thể đi đến cuối cùng. Hãy cùng nhau hướng tới mục tiêu thi đỗ nhé!

Trò chơi con mực Big Data Analysis Engineer là gì?

Cảm nhận buổi họp lần thứ 11

Cảm nhận về các kỳ khác

Đây là thử thách thực chiến
được vận hành trực tiếp bởi "After Work Side Gig", người chia sẻ kiến thức của bài giảng Phân tích dữ liệu lớn với hơn 5000 học viên.

Chỉ có tại Thử thách Trò chơi con mực Big Data Analysis
Nhiệm vụ mỗi ngày và cộng đồng học tập

1⃣ Nâng cao kỹ năng thông qua việc học tập mỗi ngày!

2⃣Vận hành kênh giao tiếp (Discord)

3⃣Cung cấp buổi Q&A trực tiếp hàng tuần

💝Tìm kiếm thành viên cùng học tập.

Lịch trình chi tiết theo từng tuần

Chờ chút! Vui lòng tham khảo trước khi bắt đầu khóa học ✋

Cách nộp nhiệm vụ