Phân tích dữ liệu AI mà không cần mã hóa bằng cách sử dụng quy tắc liên kết và phân tích chuỗi thời gian Orange - Lv.7

Từ việc hiểu và sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan, công cụ phân tích AI của Orange giúp việc này trở nên nhanh chóng và dễ dàng!

Khóa học Phân tích Dữ liệu Orange, với chương trình giảng dạy hiệu quả

Đây là cơ hội tuyệt vời để giải phóng tiềm năng dữ liệu của bạn, thứ mà bạn chưa từng biết mình có!
Orange giúp bạn dễ dàng và đơn giản hơn trong việc hiểu các khái niệm, ví dụ và kỹ thuật liên quan đến dữ liệu chuỗi thời gian và quy tắc liên kết.

– Khóa học tốt nhất dành cho những người thực hành muốn có được hiểu biết sâu sắc về kinh doanh thông qua dữ liệu.
– Các khái niệm cơ bản về dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mô hình/tương quan cùng nhiều ví dụ thực tế áp dụng chúng.
– Giải thích chi tiết về cách áp dụng thực tế các lý thuyết bạn học được

Mọi người đều muốn nhưng không ai có thể làm được.
Hãy nắm bắt cơ hội tận dụng dữ liệu để đạt được kết quả tốt hơn!
Đây là bài giảng cuối cùng, nơi bạn có thể trải nghiệm giá trị của phân tích dữ liệu trong các tình huống kinh doanh thực tế.

Đánh giá nhóm trải nghiệm khóa học
Chuyên gia giảng bài cho doanh nghiệp, các bài giảng được tạo ra với bí quyết chuyên môn

Một bài giảng giúp ngay cả người mới bắt đầu hiểu được những khái niệm khó.

Tôi quan tâm đến trực quan hóa dữ liệu và thật tuyệt khi được học những khái niệm không phải lúc nào cũng dễ học.

Tôi lo lắng không biết mình có thể hiểu được những khái niệm khó như phân tích chuỗi thời gian và làm theo các bài tập thực hành hay không, nhưng người hướng dẫn đã đưa ra các ví dụ cụ thể mỗi khi giải thích, giúp tôi dễ hiểu.
Đặc biệt, khái niệm về sự tĩnh lặng được hiểu dễ dàng vì nó được giải thích bằng cách trình bày kết quả trực tiếp.
Tôi tin rằng tôi sẽ có thể nhận được sự hỗ trợ trong nhiều nhiệm vụ khác nhau trong tương lai. Cảm ơn bạn.

Đánh giá nhóm trải nghiệm (Ro**)

Một bài giảng khiến bạn cảm thấy vừa học vừa thích thú.

Sau khi nghỉ việc, tôi có rất nhiều lo lắng về con đường sự nghiệp tiếp theo của mình. Tôi muốn thử một điều gì đó mới mẻ, nên đã đăng ký khóa học này.

Sau khi tìm hiểu về Orange, được giới thiệu trong bài giảng này , tôi cảm thấy vừa phấn khích vừa tự hào vì tôi có thể tự mình xử lý dữ liệu!
Tôi nghĩ rằng việc có thể sử dụng phân tích dữ liệu bằng phương pháp phân tích chuỗi thời gian trong công việc thực tế sẽ sớm hữu ích.

Đánh giá nhóm kinh nghiệm (tk**)

Từ ứng dụng thực tế đến ứng dụng thực tế với sự thực hành đầy đủ

Bài giảng này thực sự hữu ích vì nó không chỉ đề cập đến lý thuyết mà còn cung cấp đào tạo thực hành và cách áp dụng lý thuyết vào công việc thực tế!

Tôi nhận ra dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan thực sự hữu ích như thế nào và tôi nghĩ rằng nếu tôi nghiên cứu từng bước một, tôi cũng có thể sử dụng được.
Tôi hài lòng với lời giải thích chi tiết của người hướng dẫn về các khái niệm và tính liên quan cao của đào tạo thực hành và thực tiễn bằng cách trình bày kết quả phân tích mỗi lần.

Đánh giá nhóm kinh nghiệm (P**)

Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa - Các tính năng của chương trình giảng dạy Phân tích chuỗi thời gian và quy tắc kết hợp cấp độ 7

Đây là bài giảng cốt lõi dạy về các khái niệm và ứng dụng của dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan bằng Orange, đồng thời trình bày các phương pháp để rút ra thông tin chi tiết về kinh doanh .

1. Hiểu các khái niệm cơ bản về dữ liệu chuỗi thời gian và các đặc điểm của dữ liệu
Giải thích các đặc điểm cơ bản của dữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như các biến độc lập theo thời gian và tự tương quan, đồng thời tìm hiểu về dữ liệu dừng và không dừng trong quá trình phân tích chúng.

2. Phân tích mô hình dữ liệu thông qua phân tích chuỗi thời gian
Thực hành phân tích dữ liệu một cách có hệ thống bằng cách phân tích các yếu tố như xu hướng, tính theo mùa, tính chu kỳ và nhiễu trắng tạo nên dữ liệu chuỗi thời gian.

3. Nguyên tắc cơ bản và thực hành của mô hình dự báo chuỗi thời gian
Thực hành học tập và ứng dụng thực tế các mô hình dự báo chuỗi thời gian như mô hình hồi quy tự động (AR) và mô hình trung bình động (MA).

4. Đào tạo mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) và ARIMA
Thực hành phân tích dữ liệu chuỗi thời gian đa biến bằng mô hình VAR và dự đoán các mẫu dữ liệu trong tương lai bằng mô hình ARIMA.

5. Học các khái niệm cơ bản và các trường hợp ứng dụng của phân tích liên kết
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về thuật toán Apriori và cách tính toán các chỉ số như hỗ trợ, độ tin cậy và cải thiện.

Bài giảng cao cấp dành cho mọi người,

Tăng khả năng cạnh tranh của bạn bằng cách phân tích dữ liệu bằng Orange ngay hôm nay!

Chúng tôi sẽ cung cấp đầy đủ cho bạn. Hãy chuẩn bị tinh thần để tham gia lớp học nhé!

1. Đăng ký lớp học

2. Làm theo hướng dẫn của người hướng dẫn và sử dụng Orange.

3. Cải thiện hiệu suất với dữ liệu chuỗi thời gian/phân tích tương quan.

3 bước để thành công: Bây giờ là lúc

Hãy học điều này!

Nâng cao khả năng dự báo dữ liệu của bạn bằng mô hình ARIMA.

Phân biệt dữ liệu giúp dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp dễ xem hơn.

Áp dụng hệ thống đề xuất cá nhân hóa bằng cách sử dụng phân tích quy tắc liên kết

Thực hành phân tích dữ liệu chuỗi thời gian bằng phương pháp trung bình động.

Tăng cường khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu

Phát triển các kỹ năng phân tích xu hướng tương lai cơ bản bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian mà không cần công nghệ phức tạp.

Tăng giá trị thông qua ứng dụng mô hình hiệu quả

Phân tích dữ liệu một cách có hệ thống hơn bằng cách lựa chọn mô hình dự đoán hiệu quả theo tình huống thông qua các bài giảng.

Sử dụng phân tích tương quan để giải quyết các vấn đề thực tế

Sử dụng các kỹ thuật để khám phá mối quan hệ giữa các tập dữ liệu khác nhau và phát triển các chiến lược kinh doanh tùy chỉnh dựa trên các dữ liệu này.

Cơ hội mới để phân tích dữ liệu bằng Orange,
Học nhanh chóng và dễ dàng ngay bây giờ!

Tận dụng dữ liệu hiệu quả hiện là một chiến lược thiết yếu.

Hãy tham gia bài giảng này ngay bây giờ và sử dụng dữ liệu
Đưa doanh nghiệp của bạn lên một tầm cao mới!

Giới thiệu những người chia sẻ kiến thức

Tôi tự tin giới thiệu điều này tới những người này.

– Những người muốn củng cố kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế của mình
– Những người muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không cần phải viết mã khó khăn
– Những người muốn sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan một cách thực tế
– Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có một công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
– Người tìm việc muốn thể hiện sự độc đáo của mình trên thị trường việc làm
– Nhân viên văn phòng đang cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực CNTT

Phân tích dữ liệu không còn là lĩnh vực xa lạ với bạn nữa.
Nếu bạn muốn dự đoán dữ liệu trong tương lai và tạo ra kết quả hiệu quả mà không cần kỹ năng lập trình,
Hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ.

Các tính năng của bài giảng

Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong việc xác định hướng đi của một doanh nghiệp.

Dữ liệu không phải là công nghệ mà là đối tượng phải được xử lý thông qua công nghệ.

Bạn có đang trì hoãn việc học phân tích dữ liệu không? Vẫn chưa muộn đâu!
Tận dụng dữ liệu của bạn ngay bây giờ để nắm bắt những cơ hội tốt hơn.

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp

H. Tôi có cần kiến thức trước về trí tuệ nhân tạo, lập trình hoặc thiết kế để tham gia khóa học này không?
A. Khóa học này không yêu cầu kiến thức nền tảng về AI, lập trình hoặc Excel. Chúng tôi sẽ trình bày những kiến thức cơ bản để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng theo dõi. Tuy nhiên, bạn có thể hiểu sâu hơn về nội dung khóa học bằng cách tham gia Khóa học Orange Cấp độ 1 hoặc Cấp độ 2 trước đó.

H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Nếu bạn chưa từng sử dụng Orange trước đây, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu trước cách sử dụng và cài đặt cơ bản để quá trình diễn ra suôn sẻ hơn.

H. Orange? Tôi có cần mua phần mềm riêng không?
A. Orange là phần mềm miễn phí cho phép bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng môi trường phân tích dữ liệu AI. Phiên bản di động cho phép sử dụng mà không cần kết nối internet bên ngoài, lý tưởng để sử dụng trong môi trường làm việc bảo mật cao.

Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

• Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành .

  
  

• Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.

• Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa>.