Bắt đầu nhanh ADSP!

Trong phân tích dữ liệu mạng, việc cơ bản nhất thường được thực hiện là phân tích các đặc trưng của mạng. Nội dung khóa học sẽ trình bày chi tiết nguyên lý và ý nghĩa của nhiều chỉ số mô tả các đặc điểm cấu trúc của mạng, bắt đầu từ tần suất của nút và liên kết, cho đến đặc tính phân bố số lượng liên kết, mật độ, khoảng cách ngắn nhất, hệ số kết dính, v.v. Nếu có thể đo lường bằng số liệu cấu trúc của một mạng, chúng ta sẽ có thể so sánh mạng đó với các mạng khác. Thông qua khóa học này, hãy thử xác định các đặc trưng của dữ liệu mạng của bạn dưới nhiều góc độ khác nhau.

Khóa học này giúp học viên tìm hiểu cách diễn giải thống kê các kết quả phân tích dữ liệu mạng và cách kiểm định ý nghĩa thống kê của các đại lượng thống kê. Khi áp dụng các phương pháp thống kê truyền thống như phân tích bảng chéo, phân tích phương sai, phân tích tương quan và phân tích hồi quy, cần nắm rõ ảnh hưởng của các đặc điểm của dữ liệu mạng hoặc các chỉ số mạng đối với việc kiểm định ý nghĩa, từ đó sử dụng phương pháp phù hợp. Khóa học bao gồm các ví dụ theo từng chủ đề phân tích mà các nhà nghiên cứu thường gặp, chẳng hạn như phân tích mối liên hệ giữa các biến, kiểm định ý nghĩa của các chỉ số mạng và phân tích mối liên hệ giữa nhiều mạng lưới, cùng với phần thực hành trên NetMiner.

Có những dạng câu hỏi thường xuyên xuất hiện trong kỳ thi thực hành Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn. Và cũng có một vài dòng mã mà bạn nhất định phải học thuộc lòng trước khi đến phòng thi. Nếu mục tiêu của bạn là vượt qua kỳ thi, hãy nhất định tham gia khóa học này.

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!

Khóa học nhập môn ADsP dễ hiểu nhất, ngay cả người không chuyên cũng có thể hiểu ngay! Từ khái niệm cơ bản đến các câu hỏi dự đoán, mọi thứ cần thiết để đậu!

SQLD, nên bắt đầu từ đâu? Khóa học dành cho bạn khi đang cảm thấy quá mông lung, bạn sẽ thấy một bản thân khác biệt sau khi hoàn thành. SQLD All-in-one Pass!

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.

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!

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!

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

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 quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

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.

Thông qua bài giảng này, sinh viên được mong đợi có thể kiểm tra các tài liệu thực tế như các cuộc thi dữ liệu lớn và phần giới thiệu bản thân, đồng thời có thể chuẩn bị cho việc học tập và làm việc của mình.

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.

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.

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.

Bạn đã bao giờ nhấn vào link Etherscan sau khi xem bài viết "Cá voi vừa chuyển tiền lên sàn giao dịch" chưa? Và chắc hẳn bạn đã đóng cửa sổ ngay lập tức khi thấy màn hình chỉ toàn những chuỗi ký tự khó hiểu. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách đọc hiểu màn hình đó. Với 14 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực bảo mật, giảng viên sẽ truyền tải trong 15 bài học cách tự mình kiểm tra ví, giao dịch và token chỉ bằng các công cụ miễn phí mà không cần đến một dòng code nào. Giờ đây, hãy tự mình đánh giá dựa trên hồ sơ gốc thay vì nghe theo lời người khác.