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

Thử thách dự kiến sẽ được mở vào tuần tới.
(Vì lịch trình phê duyệt của Inflearn chưa được xác định chắc chắn, nên thông báo mở có thể sẽ được đưa ra đột ngột.)

Những bạn hiện đang theo học khóa học vui lòng chờ một chút trước khi đăng ký!
Chúng tôi dự định sẽ phát hành và chia sẻ mã giảm giá riêng cho các bạn.

Cảm ơn bạn 😊

Các câu hỏi luyện tập cho phần thi thực hành 1 đã được cập nhật. 🥰

Nếu bạn vẫn chưa học, vui lòng học theo phiên bản mới.

Phiên bản cũ sẽ được xóa bỏ theo trình tự.
Tuy nhiên, để cân nhắc cho các học viên đang theo học, chúng tôi sẽ duy trì ở phía dưới cho đến tháng 5 rồi mới tiến hành xóa.

Danh sách bài giảng mới bổ sung

Danh sách bài giảng dự kiến xóa

Quá trình cập nhật sẽ diễn ra cho đến tháng 5 nên thứ tự có thể thay đổi, mong các bạn thông cảm.

Cảm ơn bạn.

Chúc bạn kỳ thi này đạt kết quả tốt.

Cuốn sách phiên bản sửa đổi mới nhất năm 2026 đã được xuất bản.

Nếu bạn vẫn chưa sở hữu cuốn sách này, hãy thử tham gia sự kiện nhé! (Tặng 10 người)

https://youtube.com/shorts/EVDZYsDurOI?si=hYk02shY_tOHbu39

Ngay cả khi bạn đang sở hữu cuốn sách cũ, nếu bạn đang theo học khóa học thì hoàn toàn không có vấn đề gì cả.

Tôi sẽ cập nhật tất cả bằng nội dung mới nhất!

Và tôi cũng sẽ sớm chuẩn bị và hướng dẫn về thử thách "Trò chơi con mực" để chuẩn bị cho kỳ thi lần thứ 12 nhé!

Cảm ơn bạn.

Kết quả cuối cùng của kỳ thi thực hành Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Lớn lần thứ 11 đã được công bố!

Chúc mừng chân thành đến những bạn đã đỗ. Còn những bạn có kết quả chưa như mong muốn thì hãy lấy kinh nghiệm lần này làm bàn đạp để cùng nhau phát triển hơn nữa vào năm sau nhé!!

Tôi cũng sẽ phản ánh nội dung kỳ thi này và những phản hồi mà các bạn đã để lại, để gặp lại các bạn vào năm sau với khóa học được cập nhật hơn nữa. 💪💪💪

Và

Tuy hơi ngại ngùng, nhưng nhờ mọi người mà hôm qua mình đã nhận giải thưởng tại Inflearn Awards! Thực sự rất cảm ơn mọi người 😊

Chúc bạn kết thúc năm tốt đẹp và có một Giáng sinh cùng năm mới hạnh phúc! 🙇🏼‍♂️🙇🏼‍♂️🙇🏼‍♂️

Mặc dù phải xem kết quả mới biết chắc chắn, nhưng tôi đã tổng hợp lại bằng video bài thi lần thứ 11.

https://youtu.be/X_fcHPYcPMo

Những người đã tham gia kỳ thi Chứng chỉ Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Lớn đã vất vả rồi!

Ngoại trừ ttest và độ nhạy

Ý kiến cho rằng đề thi năm nay tương tự như các đề thi trước nên khá ổn, còn mọi người thì thấy thế nào? (tò mò)

Tại sao lại dùng equal_var=True khi đề bài không đề cập đến phương sai bằng nhau?
Cảm ơn anh/chị Song** đã đặt câu hỏi.

Trong câu hỏi thực hành dạng bài tập 3 – câu hỏi nhỏ số 3,
trong văn bản đề bài không xuất hiện trực tiếp cụm từ "phương sai đồng nhất".

Tuy nhiên trong lời giải thì như sau

#3
from scipy import stats
result = stats.ttest_ind(df[cond1]['Resistin'], df[cond2]['Resistin'], equal_var = True)
print(round(result.pvalue,3))

Chúng tôi đã sử dụng giả định phương sai bằng nhau (Student t-test).
Lý do như sau.

Vấn đề được cấu trúc theo quy trình điển hình của bài toán kiểm định 3 bước như sau.

• # Kiểm tra sự khác biệt phương sai giữa hai nhóm bằng F-test

• Ước lượng phương sai gộp

• Thực hiện kiểm định t cho mẫu độc lập sử dụng phương sai gộp đó

Việc tính phương sai gộp (pooled variance) tự nó đã ngầm định giả thiết rằng phương sai của hai nhóm là bằng nhau.

Do đó, tôi đã tiếp cận bài giải bằng cách sử dụng equal_var=True.


Thêm vào đó

• Kiểm định t một mẫu: Không cần kiểm định phương sai bằng nhau (không có hai nhóm để so sánh)

• Kiểm định t mẫu ghép: Không cần kiểm định phương sai bằng nhau (chỉ sử dụng giá trị chênh lệch)

• Kiểm định t cho mẫu độc lập: Xem xét kiểm định phương sai bằng nhau

Ngày mai là kỳ thi Big Data Analytics Certification nhỉ

Chúc bạn làm bài thi tốt, tôi đã tổng hợp các ví dụ về cách diễn đạt câu hỏi dạng thực hành 3.

Chúc bạn thi tốt nhé 👏👏

# Học các dạng bài tập mẫu

-Chi phí phi tham số có độ ưu tiên thấp nên loại trừ