[NetMiner 4] Phân tích mạng 2-mode

"Bước đầu dành cho người mới bắt đầu với NetMiner 5, từ cách sử dụng cơ bản đến phân tích dữ liệu bài báo khoa học, tất cả trong một lần!"

"Cách nhanh chóng nắm bắt xu hướng dư luận xã hội! Đào tạo phân tích dữ liệu tin tức và cộng đồng trực tuyến" • Dữ liệu tin tức chứa đựng những thông tin quan trọng như các sự kiện mới nhất, biến động kinh tế, xu hướng chính trị, thiên tai..., giúp doanh nghiệp hoặc cá nhân nhanh chóng nắm bắt những thay đổi này. Dữ liệu từ các cộng đồng trực tuyến là dữ liệu văn bản chứa ý kiến và thông tin của người dùng về nhiều chủ đề khác nhau, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về xã hội và văn hóa. • Có thể sử dụng dữ liệu tin tức, dữ liệu cộng đồng trực tuyến cùng các phương pháp phân tích văn bản và phân tích mạng lưới văn bản cho nhiều mục đích khác nhau, như phân tích thị trường, hoạch định chính sách và ra quyết định, phân tích phản ứng của công chúng, phân tích xu hướng, giáo dục và nghiên cứu, ứng phó khủng hoảng và quản lý thiên tai.

Khóa học này hướng dẫn cách thu thập, mô hình hóa và phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng NetMiner. Nội dung học tập tập trung vào lý thuyết, ví dụ và thực hành về cách sử dụng trình thu thập dữ liệu mạng xã hội (SNS Data Collector) của NetMiner để thu thập và tổ chức dữ liệu YouTube; tìm hiểu và mô hình hóa các loại hình, cấu trúc của dữ liệu mạng xã hội; cũng như các phương pháp phân tích mạng xã hội như ảnh hưởng, chủ đề và xu hướng.

Khóa học này hướng dẫn phương pháp nắm bắt xu hướng nghiên cứu thông qua phân tích mạng xã hội, trải qua các bước trực tiếp thu thập và tiền xử lý dữ liệu bài báo. Người học sẽ thực hành các nội dung như thu thập dữ liệu bằng Trình thu thập thông tin thư mục (Biblio Data Collector), chuyển đổi mối quan hệ 2 chế độ kết nối giữa “bài báo” và “tác giả” thành mạng lưới 1 chế độ kết nối giữa “tác giả” và “tác giả”, trích xuất từ khóa từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc như phần tóm tắt, cũng như phân tích và trực quan hóa mạng lưới từ khóa.

Khóa học này hướng dẫn thu thập, xử lý và phân tích trực tiếp dữ liệu lớn xã hội từ web, SNS... bằng Python (Python), một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu lớn. Các bài thực hành lập trình Python được tiến hành theo hình thức “làm theo”, giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội chưa có kinh nghiệm lập trình cũng có thể dễ dàng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể học Python, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

Khóa học này hướng dẫn cách phân tích dữ liệu văn bản phi cấu trúc như bài báo, Twitter và bài phát biểu bằng các chức năng phân tích mạng văn bản của NetMiner. Bạn có thể xây dựng nền tảng lý thuyết về toàn bộ quy trình phân tích mạng văn bản, từ trích xuất từ ngữ trong dữ liệu văn bản phi cấu trúc, khám phá chủ đề, xây dựng và trực quan hóa mạng lưới từ ngữ, đến lựa chọn các từ khóa cốt lõi. Ngoài ra, khóa học còn có phần thực hành áp dụng các phương pháp phân tích vào dữ liệu thực tế từ bài báo và Twitter bằng NetMiner.

Khóa học này giới thiệu về công cụ phân tích NetMiner (NetMiner) và hướng dẫn các phương pháp sử dụng cơ bản. Thông qua các bài thực hành cơ bản về cách mở và chỉnh sửa tệp dữ liệu, nhập dữ liệu bên ngoài, trực quan hóa và thực hiện phân tích, khóa học giúp giảm bớt cảm giác e ngại và khó khăn cho những người lần đầu làm quen với NetMiner.

Khóa học ‘Chứng chỉ Năng lực Trực quan hóa Thông tin Quản trị’ học về những gì? Khóa học chứng chỉ này tập trung vào việc phát triển khả năng phân tích dữ liệu tốt, trực quan hóa dữ liệu sao cho dễ nhìn, từ đó truyền đạt thông tin cần thiết một cách rõ ràng và hiệu quả khi đưa ra các quyết định quan trọng trong công ty hoặc tổ chức. Nói một cách đơn giản, đây là quá trình học kỹ thuật không chỉ đơn thuần là nhìn vào dữ liệu, mà còn tìm ra ý nghĩa ẩn giấu bên trong và thể hiện chúng dưới dạng hình ảnh, bảng biểu, biểu đồ... để có thể giải thích tốt cho người khác. Thông qua khóa học này, bạn có thể: Nuôi dưỡng khả năng tư duy chiến lược thông qua dữ liệu, phát triển năng lực thực thi có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế, đồng thời nâng cao tính chuyên môn và khả năng cạnh tranh của bản thân. Thông qua bài giảng này, hãy rèn luyện khả năng kết nối giữa quản trị và dữ liệu, đồng thời tiến thêm một bước nữa để trở thành chuyên gia thấu hiểu và giải thích dữ liệu.

Bài giảng trực tiếp từ tác giả của cuốn sách "SQL 200 bài tập" được xuất bản bởi Nhà xuất bản Văn hóa Thông tin! Trong suốt thời gian qua, rất nhiều nhà phân tích dữ liệu đã chắp thêm đôi cánh cho kỹ năng truy xuất dữ liệu của mình thông qua các bài giảng SQL của giảng viên Yoo Yeon-soo.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Bài giảng giới thiệu về dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu, do Doyong Shin, nhà nhân văn dữ liệu số 1 Hàn Quốc giảng dạy! Hãy có được tư duy dựa trên dữ liệu để có thể đọc và sử dụng đúng lượng dữ liệu khổng lồ!

Khóa học này giới thiệu về công cụ phân tích NetMiner (NetMiner) và hướng dẫn các phương pháp sử dụng cơ bản. Thông qua các bài thực hành cơ bản về cách mở và chỉnh sửa tệp dữ liệu, nhập dữ liệu bên ngoài, trực quan hóa và thực hiện phân tích, khóa học giúp giảm bớt cảm giác e ngại và khó khăn cho những người lần đầu làm quen với NetMiner.

Hãy cùng tìm hiểu và thử nghiệm đánh giá chính sách thông qua R và R Studio!

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.

"Dữ liệu lớn + Phát triển toàn diện AI" - Quá trình xây dựng dữ liệu lớn đưa AI vào cuộc sống sẽ được tiến hành dưới dạng dự án thí điểm. Chúng tôi xác định các yêu cầu, định cấu hình nền tảng theo từng bước và thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu ô tô thông minh.

Tôi xin giới thiệu một năng lực quan trọng mà người khác có thể dễ dàng bỏ qua trên thị trường việc làm trong lĩnh vực quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp và khốc liệt.

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.

Hãy cách mạng hóa việc đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp tạo ra một hệ thống tự động giao dịch AI thực tế nhắm vào 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Chúng tôi mang đến cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng bằng API của Korea Investment & Securities, sau đó có thể tiến hành tự động giao dịch chứng khoán bằng AI trên tài khoản thật. Ngay cả những người mới bắt đầu chơi chứng khoán cũng không gặp vấn đề gì. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ nay về sau, đầu tư là điều tất yếu trong suốt 60 năm cuộc đời của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

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.

Học nhanh các chức năng cốt lõi của SPSS để vượt qua kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Điều tra Xã hội cấp độ 2. Từ nhập dữ liệu đến thống kê mô tả, phân tích chéo, kiểm định t-test, phân tích phương sai, phân tích tương quan và hồi quy, bạn sẽ được học các bí quyết SPSS cùng với lời giải chi tiết để chuẩn bị hoàn hảo cho kỳ thi thực hành.

Tìm hiểu về công cụ trực quan hóa Tableau cần thiết cho kỳ thi thực hành năng lực trực quan hóa thông tin kinh doanh. Đừng do dự nữa và hãy thử thách bản thân!

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!

"Phân tích dữ liệu, đừng để bản thân bị mắc kẹt trong những cú pháp Python phức tạp hay các hàm Excel rắc rối nữa." Khóa học này là một lớp học chuyên sâu (Master Class) tập trung vào thực hành, giúp bạn thuê các AI Agent tiên tiến nhất làm chuyên gia phân tích dữ liệu riêng cho mình, từ đó tự động hóa toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu từ Excel, Google Sheets cho đến phân tích liên kết với Python. Thay vì những kiến thức lập trình khó hiểu, chúng tôi áp dụng phương pháp 'Vibe Coding' mới nhất — ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên như đang trò chuyện — giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể bắt đầu phân tích dữ liệu mà không gặp bất kỳ rào cản nào. Thông qua các bài thực hành tổng hợp sử dụng dữ liệu thực tế trong công việc, từ tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa đến lập báo cáo, hãy trải nghiệm quy trình làm việc (Workflow) bằng AI mạnh mẽ mà bạn có thể áp dụng ngay vào công việc vào ngày mai. Bài giảng sử dụng AI Agent, Phân tích dữ liệu Excel, chatGPT, Gemini, (Python), Genspark, Google Colab, Chatbot, Google Antigravity, NotebookLM.

Trong khóa học này, bạn sẽ được học các nội dung thực hành chuyên sâu về Excel: từ các chức năng cơ bản, công thức nâng cao, trực quan hóa dữ liệu đến tạo bảng điều khiển (dashboard). Tài liệu mẫu và tệp giải pháp được cung cấp giúp bạn tự học. Nắm vững kỹ năng phân tích dữ liệu có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế để tối đa hóa hiệu quả làm việc.

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.