[D-PEC UP_PASS] Chứng chỉ kỹ thuật quốc gia Năng lực trực quan hóa thông tin quản trị (Lý thuyết)

Mặc dù phần lớn dữ liệu trong thực tế là các mối quan hệ “2-mode”, chẳng hạn như người mua–sản phẩm, người dùng–nội dung, từ khóa–tài liệu, bạn có từng gặp phải tình trạng chỉ số bị sai lệch hoặc giới hạn trong việc chuyển đổi dữ liệu khi áp dụng máy móc các phương pháp phân tích 1-mode thông thường? Chúng tôi mang đến giải pháp rõ ràng, từ những nguyên lý cốt lõi của mạng 2-mode, các phương pháp chuyển đổi dữ liệu (Conversion) và phân tích trực tiếp (Direct/Bipartite), cho đến thực hành lập hồ sơ người dùng và phân tích mối liên hệ bằng NetMiner. Hãy rút ngắn thời gian loay hoay với việc chuyển đổi dữ liệu và tính toán chỉ số, đồng thời nâng tầm nghiên cứu và thực tiễn lên một bước mới nhờ năng lực phân tích mạng 2-mode vượt trội, bao quát dữ liệu văn bản, thư mục và SNS.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Hướng dẫn viết mã SQL cho người mới bắt đầu! Chúng tôi sẽ dạy bạn các bí quyết viết, diễn giải và xác minh SQL.

Để kiểm tra dữ liệu mạng một cách trực quan, khám phá cấu trúc và thể hiện hiệu quả kết quả phân tích, bạn cần hiểu và có khả năng áp dụng nhiều phương pháp trực quan hóa khác nhau. NetMiner cung cấp các chức năng giúp thể hiện hiệu quả dữ liệu mạng và kết quả phân tích. Thông qua khóa đào tạo này, hãy trình bày kết quả phân tích mạng của bạn một cách thẩm mỹ và truyền đạt hiệu quả những nội dung cốt lõi.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

SQLD, nên bắt đầu từ đâu? Khóa học dành cho bạn khi đang cảm thấy quá mông lung, bạn sẽ thấy một bản thân khác biệt sau khi hoàn thành. SQLD All-in-one Pass!

Tìm hiểu về công cụ trực quan hóa Tableau cần thiết cho kỳ thi thực hành năng lực trực quan hóa thông tin kinh doanh. Đừng do dự nữa và hãy thử thách bản thân!

Khóa học giúp bạn xây dựng năng lực thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để đưa ra những quyết định chính xác! Thông qua khóa học này, hãy hiểu rõ các tính năng Excel cần thiết cho việc phân tích dữ liệu và tạo ra kết quả mà bạn mong muốn!

Kiểm toán AI, bạn có đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu hiểu từ đâu? AI giờ đây không còn chỉ là một xu hướng công nghệ đơn thuần mà đang nhanh chóng lan rộng sang các lĩnh vực ra quyết định của doanh nghiệp, tự động hóa công việc, phản hồi khách hàng, tuyển dụng, bảo mật và quản trị rủi ro. Tuy nhiên, so với tốc độ triển khai AI, vẫn chưa có nhiều người hiểu một cách hệ thống về việc: "Liệu AI có đang được kiểm soát đúng cách?", "Có thể tin tưởng vào các quyết định của AI không?", hay "Những rủi ro nào có thể phát sinh trong quá trình vận hành dữ liệu và mô hình?". Đặc biệt, những người làm trong lĩnh vực kiểm toán IT, bảo mật, kiểm soát nội bộ và quản lý dự án thường có những trăn trở như: Kiểm toán AI khác với kiểm toán IT truyền thống như thế nào? Đối với mô hình AI, chỉ cần xem mã nguồn là đủ hay phải xem xét cả dữ liệu và quá trình học máy? Quản trị AI, rủi ro, định kiến, khả năng giải thích, MLOps và ứng phó sự cố kết nối với nhau như thế nào? Để hiểu các khái niệm trong các chương trình chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA dưới góc độ thực tế, nên bắt đầu từ đâu? Khóa học này được tạo ra chính là để giải quyết những sự mông lung đó. Tôi đã có khoảng 20 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực lập kế hoạch dịch vụ IT, phát triển, PM, vận hành nền tảng cộng tác, xây dựng groupware, lập kế hoạch dịch vụ chatbot, bảo mật và kiểm toán. Tôi đã trực tiếp trải nghiệm tại hiện trường về cách một hệ thống được lập kế hoạch, phát triển và vận hành trong một tổ chức thực tế, cũng như cách các yếu tố lỗi, thay đổi, bảo mật và yêu cầu của người dùng kết nối với nhau. Ngoài ra, thông qua quá trình học tập CISA và AAIA, tôi đã hệ thống hóa được các góc nhìn về kiểm toán IT và kiểm toán AI. Trong khóa học này, thay vì đi sâu vào công nghệ AI phức tạp dưới góc độ toán học hay phát triển, tôi sẽ tập trung giải thích các khái niệm cốt lõi mà kiểm toán viên và nhân viên IT thực tế bắt buộc phải hiểu. Chúng ta sẽ xem xét hệ thống AI bằng cách chia nhỏ thành các luồng: dữ liệu, mô hình, vận hành, bảo mật, quản trị, rủi ro và quy trình kiểm toán, từ đó tổng hợp lại những điểm kiểm soát và xác nhận cần thiết ở mỗi giai đoạn. Thông qua khóa học này, học viên sẽ hiểu rằng kiểm toán AI không đơn thuần là "việc đánh giá AI", mà là việc kiểm tra hệ thống quản trị, rủi ro và kiểm soát để đảm bảo AI được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm trong tổ chức. Khóa học này phù hợp với những người mới bắt đầu với kiểm toán AI, những người đang làm kiểm toán IT hoặc bảo mật muốn mở rộng sang lĩnh vực AI, những người muốn hệ thống hóa quản trị và rủi ro AI dưới góc độ thực tế, và những người muốn nắm bắt khái niệm tổng thể trước khi bắt đầu học các chứng chỉ liên quan đến kiểm toán AI như AAIA. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể tự mình trả lời các câu hỏi sau: Hệ thống AI bao gồm những thành phần nào? Kiểm toán viên AI cần xác nhận điều gì trong các giai đoạn dữ liệu, mô hình và vận hành? Tại sao quản trị AI và AI có trách nhiệm lại quan trọng? Rủi ro AI, định kiến, khả năng giải thích, quyền riêng tư và bảo mật kết nối với nhau như thế nào? Báo cáo kiểm toán AI cần chứa đựng những góc nhìn và căn cứ nào? Trong thời đại AI thay đổi nhanh chóng, năng lực quản lý và kiểm tra để công nghệ trở nên đáng tin cậy cũng quan trọng không kém việc sử dụng thành thạo công nghệ đó. Khóa học này là lộ trình nhập môn dành cho những ai muốn hiểu bức tranh toàn cảnh về kiểm toán AI một cách bài bản từ đầu. Hãy cùng nhau xây dựng tiêu chuẩn đầu tiên để nhìn nhận IT và AI dưới góc độ kiểm toán.

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Bài giảng giới thiệu về dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu, do Doyong Shin, nhà nhân văn dữ liệu số 1 Hàn Quốc giảng dạy! Hãy có được tư duy dựa trên dữ liệu để có thể đọc và sử dụng đúng lượng dữ liệu khổng lồ!

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Tôi xin giới thiệu một năng lực quan trọng mà người khác có thể dễ dàng bỏ qua trên thị trường việc làm trong lĩnh vực quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp và khốc liệt.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Giờ đây là thời đại nói chuyện bằng dữ liệu chứ không phải bằng trực giác. Hãy cùng ChatGPT học phân tích dữ liệu một cách dễ dàng!