Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn (Lý thuyết): Học phần 3 - Mô hình Dữ liệu lớn

Khóa học này là phần học phần 3 thuộc phiên bản bán lẻ trong chuỗi bài giảng ôn thi viết Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn của Masocampus.

Nếu bạn muốn tham gia khóa học All-in-one tích hợp từ học phần 1 đến học phần 4 và giải các đề thi mô phỏng mới nhất, vui lòng tham khảo bài giảng bên dưới.

Luyện thi lý thuyết Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn All-in-one: Chuẩn bị hoàn hảo trong 3 tuần https://inf.run/hdGcb

Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn (Lý thuyết) Phần 3: Làm chủ Mô hình hóa Dữ liệu lớn!

Theo sự tiến bộ của thời đại dữ liệu, tính chuyên môn trong phân tích dữ liệu lớn ngày càng trở nên quan trọng hơn!

Đáp ứng nhu cầu này, môn 2 của kỳ thi viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn cung cấp nhiều kỹ thuật nâng cao đa dạng, từ làm sạch dữ liệu, xử lý biến phân tích, cơ bản về khám phá dữ liệu và khám phá dữ liệu nâng cao, cho đến thống kê mô tả và thống kê suy diễn.

Thông qua khóa học này, bạn có thể đào sâu kiến thức phân tích dữ liệu và chứng minh được năng lực chuyên môn của mình!

Tuy nhiên, bạn đang lo lắng vì thiếu kiến thức về dữ liệu lớn (big data) hoặc kiến thức thống kê để phân tích?

Thông qua khóa học này, Maso Campus đã biên soạn nội dung sao cho ngay cả những người không có kiến thức cơ bản về thống kê và phân tích dữ liệu cũng có thể chuẩn bị đầy đủ năng lực để tự tin chinh phục kỳ thi Kỹ sư phân tích Big Data chỉ trong một lần.

Trong bài giảng môn thứ 2 của kỳ thi viết Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn được giới thiệu lần này, bạn sẽ được học từ tiền xử lý dữ liệu như xử lý giá trị thiếu và giá trị ngoại lệ cho đến các phương pháp xử lý biến phân tích hiệu quả. Ngoài ra, trong phần khám phá dữ liệu, bạn sẽ hiểu sâu hơn về dữ liệu thông qua phân tích tương quan và trích xuất số liệu thống kê cơ bản, đồng thời được tiếp cận đến cả phân tích dữ liệu phi cấu trúc bằng các kỹ thuật khám phá dữ liệu nâng cao.

Đặc biệt, môn học này giúp tóm tắt dữ liệu thông qua thống kê mô tả và thống kê suy diễn, học từ các phương pháp thống kê cơ bản đến nâng cao, đồng thời học cách rút ra những kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu thực tế.

Trong thời đại mà vai trò của các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ngày càng mở rộng, phân tích dữ liệu lớn đang đặc biệt nổi lên mạnh mẽ trên thị trường công nghệ!

Tuy nhiên, bạn có cảm thấy như những năng lực này chỉ dành riêng cho các chuyên gia không?

Giờ đây bất kỳ ai, kể cả bạn, cũng có thể dễ dàng bắt đầu phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.

Khóa học môn 3 lý thuyết Kỹ thuật viên phân tích Big Data của Maso Campus chính là sự khởi đầu đó!

Bạn có tò mò về lĩnh vực khoa học dữ liệu không?

Khóa học môn 3 kỳ thi viết Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu lớn của Masocampus được chuẩn bị nhằm đáp ứng nhu cầu này.

Khóa học này mang đến cơ hội trải nghiệm thế giới phân tích dữ liệu lớn mà không cần đến toán học phức tạp hay lập trình khó khăn.

Khóa học về môn thứ 3 trong kỳ thi viết Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis Certification) được giới thiệu lần này sẽ bao quát các kỹ thuật phân tích nâng cao như phân tích hồi quy, hồi quy logistic, cây quyết định, mạng thần kinh nhân tạo, KNN và máy vectơ hỗ trợ (SVM), qua đó cung cấp tất cả kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng chuyên môn trong phân tích dữ liệu.

Bạn có từng nghĩ phân tích dữ liệu lớn là một lĩnh vực quá xa vời và khó khăn không?

Bạn đang quan tâm nhưng lại lo lắng vì không có kiến thức chuyên môn?

Giờ đây, cùng với khóa học “Lý thuyết Phân tích Dữ liệu Lớn - Phần 3” của Masocampus, bạn có thể trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu ngay cả khi không có kiến thức phức tạp và khó nhằn.

Thông qua khóa học này, các bạn cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong tương lai lấy dữ liệu làm trung tâm, và hãy chuẩn bị sẵn sàng để thực hiện bước đi đầu tiên với tư cách là một chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.

Đặc điểm của bài giảng

Khóa học này bao gồm toàn diện các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao khác nhau trong suốt học phần 3 của kỳ thi viết Kỹ sư phân tích Big Data, và là một quy trình giúp bạn có thể học tập một cách hệ thống các lý thuyết chuyên sâu cần thiết cho việc phân tích dữ liệu.

• Làm chủ lý thuyết cốt lõi của môn 3 Phân tích dữ liệu lớn!

Trong học phần 3, bạn sẽ được học những kiến thức cần thiết để hiểu và dự đoán các mô hình dữ liệu phức tạp

Giới thiệu một cách dễ hiểu và thú vị các kỹ thuật phân tích nâng cao như phân tích hồi quy, hồi quy logistic, cây quyết định và mạng thần kinh nhân tạo.

• Bước đi đầu tiên để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu lớn

Khóa học này dành cho những ai muốn bổ sung thêm chiều sâu kỹ thuật trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Những người không chuyên hoặc những người mới bắt đầu có thể tiếp thu các kiến thức phân tích nâng cao và kiến thức thống kê cần thiết.

• Tích lũy kinh nghiệm qua các câu hỏi thực tế!

về các kỹ thuật phân tích nâng cao đa dạng được cung cấp cùng với phần giải thích lý thuyết cốt lõi

Bạn có thể rèn luyện cảm giác thực tế thông qua các câu hỏi đã từng xuất hiện trong các kỳ thi trước.

Sau khi nghe bài giảng môn 3: Kỳ thi viết Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn

Sau khi hoàn thành khóa học môn 3 kỳ thi viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn,
bạn sẽ được trang bị kiến thức về nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau.
Khóa học này phù hợp với mọi đối tượng người học muốn tiếp thu các kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao,
từ những người đã có nền tảng về phân tích dữ liệu cho đến các nhà phân tích dữ liệu đang làm việc thực tế.

• Thiết lập quy trình phân tích và xây dựng môi trường phân tích

• Nâng cao năng lực dự đoán dữ liệu thông qua phân tích hồi quy và phân tích hồi quy logistic

• Hiểu các kỹ thuật phân tích nâng cao như phân tích dữ liệu phi cấu trúc

• Nâng cao năng lực giải thích dữ liệu lớn thông qua việc áp dụng các kỹ thuật phân tích đa dạng

Thông qua khóa học này, bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật phân tích đa dạng và cần thiết,

Hãy chuẩn bị cho bước khởi đầu với tư cách là một chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.

1. Tìm hiểu từng bước về phân tích hồi quy!

2. Tìm hiểu khái niệm về mạng thần kinh nhân tạo

3. Tìm hiểu chính xác khái niệm phân tích cụm

4. Tổng hợp kiến thức nhanh chóng thông qua các câu hỏi đã xuất hiện trong kỳ thi!

Q&A các câu hỏi dự kiến

Q. Học phần 3 của kỳ thi viết Kỹ sư phân tích Big Data bao gồm những chủ đề nào?

A. Khóa học này bao gồm từ thiết kế mô hình phân tích đến các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao. Cụ thể, nội dung bao gồm phân tích hồi quy, hồi quy logistic, cây quyết định, mô hình ensemble, KNN, máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng thần kinh nhân tạo, phân tích chuỗi thời gian, v.v.

Q. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?

A. Khóa học này tập trung vào lý thuyết và giải quyết vấn đề. Do đó, không có yêu cầu đặc biệt nào, nhưng việc có kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu và thống kê để có thể theo kịp nội dung bài giảng sẽ giúp việc học tập hiệu quả hơn. Bạn nên chuẩn bị các dụng cụ để ghi chép lại nội dung bài giảng như dụng cụ viết hoặc máy tính xách tay.

Q. Những người không chuyên hoặc mới bắt đầu học phân tích dữ liệu có thể tham gia khóa học này không?

A. Vâng, hoàn toàn có thể. Mặc dù nội dung đề cập đến các kỹ thuật nâng cao, nhưng bài giảng được thiết kế để giải thích cặn kẽ từ những khái niệm cơ bản, giúp những người không chuyên hoặc mới bắt đầu học phân tích cũng có thể theo kịp.

Vui lòng kiểm tra trước khi học!

• Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, sẽ rất tốt nếu bạn chuẩn bị sẵn màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

  • Ngoài ra, vì thực hành được tiến hành dựa trên hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyên bạn nên theo dõi bài giảng trong môi trường Windows.

  • Giáo trình bài giảng và tệp thực hành có tại phần <00. Trung tâm tải xuống giáo trình>.