Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với Power BI [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu cách chỉnh sửa dữ liệu bằng trình chỉnh sửa truy vấn, trực quan hóa dữ liệu bằng nhiều công cụ khác nhau cũng như kiểm tra và chia sẻ kết quả được phân tích.

Hãy sử dụng thư viện Folium và API Google Cloud được cung cấp theo mặc định trong Python. Bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu không gian dựa trên mã hóa mà không cần bất kỳ công cụ bổ sung nào.

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

Phân tích trong môi trường giống như Excel và tự động tạo mã Python. Bài giảng này cải thiện sự hiểu biết của bạn về phân tích dữ liệu bằng cách so sánh nó với Pandas và Seaborn.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với QGIS [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu về các phương pháp phân tích không gian bằng chương trình QGIS cơ bản sử dụng dữ liệu không gian.

Kỳ thi Phân tích dữ liệu lớn là chứng chỉ quốc gia được tổ chức 2 lần một năm. Chúng tôi cung cấp các bài giảng chi tiết từ cơ bản đến nội dung cốt lõi cho những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành. Độ khó của kỳ thi tăng lên theo từng vòng. Vì điều này, chúng tôi cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để tăng tỷ lệ đậu.

Khóa học nhập môn này được thiết kế là khóa học dễ nhất và thực tế nhất, phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu Python. Bạn sẽ học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Streamlit, Google Cloud Platform để triển khai, v.v. Ngoài ra, khóa học còn giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

Chúng tôi sẽ giúp những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành phân tích dữ liệu lớn bằng R để chuẩn bị cho kỳ thi. Dựa trên các câu hỏi được đặt ra trong kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ chỉ chọn và thông báo cho bạn những phần thiết yếu. Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tiến một bước gần hơn đến việc vượt qua kỳ thi thực hành dành cho kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn. Chúng tôi đã xem xét các câu hỏi thi gần đây và tải lên các tập lệnh và dữ liệu liên quan. Ngoài ra hãy xem thông tin kỳ thi mới nhất của chúng tôi.

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

Khóa học này nhằm mục tiêu giúp bạn nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm và tính năng cốt lõi cần thiết cho Kỳ thi thực hành Trực quan hóa thông tin quản lý (Tableau), dựa trên hướng dẫn ra đề của cơ quan tổ chức. Khóa học được cấu trúc theo hướng thực hành để bạn có thể sử dụng linh hoạt các tính năng thường xuất hiện trong thực tế, đồng thời thông qua việc giải các đề thi thử dạng A, B, bạn có thể nâng cao cả sự hiểu biết về dạng câu hỏi và năng lực giải quyết vấn đề. Giáo án và tài liệu học có thể xem tại https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime.

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Muốn làm Nhà phân tích Dữ liệu? Dựa trên kinh nghiệm của tôi, tôi sẽ điểm qua công việc của từng vị trí dữ liệu trong công ty thực tế.

Hiểu được cốt lõi của kinh doanh dữ liệu lớn và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách áp dụng vào chiến lược marketing trong thực tế công việc.

Với ngôn ngữ R, xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả những người không chuyên về máy tính cũng có thể phát triển khả năng sử dụng các chương trình máy tính liên quan đến lĩnh vực học tập của mình!

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!

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tế để nâng cao năng suất và chất lượng bằng cách ứng dụng AI trong ngành gia công cơ khí và kim loại. Khóa học phân tích dữ liệu từ các quy trình chính như CNC, hàn, cắt và giải thích cách áp dụng công nghệ AI vào việc giảm tỷ lệ lỗi, bảo trì dự đoán và quản lý an toàn người lao động thông qua các ví dụ thực tế. Người học sẽ hiểu được các phương pháp tối ưu hóa gia công dựa trên AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đồng thời thu được những hiểu biết sâu sắc để thực hiện đổi mới sản xuất trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

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.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Hãy đặt nền tảng cho việc sử dụng Python và giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu!

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

Với Python Quant Investment, hãy tạo chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu và đầu tư theo chiến lược của bạn. Bạn có thể thực hiện các chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng tạo ra chiến lược đầu tư của riêng mình.