Thay vì chỉ giải thích thiên về lý thuyết nền tảng về TEXTOM (TEXTOM), chúng tôi sẽ giúp bạn trang bị năng lực khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua thực hành các ví dụ thực tế.

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.

Đây là khóa học miễn phí được thiết kế để giúp những người lần đầu làm quen với TEXTOM dễ dàng trang bị kỹ năng khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua thực hành ví dụ, thay vì chỉ giải thích thiên về lý thuyết nguyên lý.

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!

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

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 dàng để tự học - trong thời gian ngắn bằng cách sử dụng R, một công cụ phân tích dữ liệu dễ học!!

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.

- Dự án thực chiến cuộc thi Kaggle: từ khám phá dữ liệu đến nộp bài - Sau phần hướng dẫn, cùng theo dõi một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối Bạn đã đăng ký Kaggle và hoàn thành cả phần hướng dẫn Titanic, nhưng khi đứng trước một cuộc thi thực sự lại thấy bối rối, không biết nên bắt đầu từ đâu? Nếu chỉ sao chép notebook của người khác rồi nộp bài, bạn sẽ sớm gặp phải bức tường mang tên "Tại sao điểm của mình không tăng?" Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng thực hiện trọn vẹn một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối: khám phá dữ liệu, thiết kế quy trình xác thực, kỹ thuật tạo đặc trưng, xây dựng mô hình và nộp bài. Thay vì học thuộc mã nguồn, bạn sẽ rèn luyện được tư duy xuyên suốt của một cuộc thi: "Thử điều gì và vì sao, đồng thời kiểm chứng hiệu quả của thử nghiệm đó như thế nào?" [Một dòng về kinh nghiệm tham gia/đạt giải cuộc thi hoặc kinh nghiệm thực tế của bạn]

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.

Nâng cao khả năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và nuôi dưỡng năng lực thiết kế thuật toán để giải quyết vấn đề.

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!

Hãy cách mạng hóa hoạt động đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm đến 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng với API của Công ty Chứng khoán Đầu tư Hàn Quốc, đồng thời có cơ hội đặc biệt để thực hiện giao dịch cổ phiếu tự động bằng AI trên tài khoản thực. Người mới bắt đầu cũng không cần lo lắng. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu những khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do nên đầu tư vào cổ phiếu Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ và trong 60 năm tới, đầu tư là điều thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra người bạn đồng hành đầu tư bằng AI của riêng bạn!

Đây là bài giảng dự án thực tế thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Arduino và cảm biến gió.

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.

Bao gồm các khái niệm cơ bản về dữ liệu, các hàm và gói hữu ích của R, cùng bài thực hành phân tích dữ liệu, giúp mọi người có thể phân tích dữ liệu lớn bằng lập trình R.

Khóa học nhập môn tập trung vào lý thuyết, giúp bạn học các nguyên lý cốt lõi của AI từ Python, phân tích dữ liệu đến machine learning, khai phá văn bản, deep learning và Transformer, đồng thời kiểm chứng các chủ đề chính thông qua thực hành.

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 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.

Bạn có biết có nhiều loại nhà phân tích dữ liệu khác nhau không? Nếu bạn tò mò về mọi thứ liên quan đến các nhà phân tích dữ liệu nội bộ và tư vấn phân tích dữ liệu, hãy tham dự hội thảo này!