[Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu Lớn] Học khai phá luật kết hợp bằng R: Thuật toán Apriori và thực hành phân tích giỏ hàng

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm – thử thách lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data – trên nền tảng thực hành do 알고런 cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các bài thi từng ra thuộc dạng 1, 2 và 3 theo đúng cách thức của môi trường thi thực tế, qua đó rèn luyện cảm giác làm bài trong phòng thi thay vì học thuộc mã lệnh. Đây là khóa học tập trung vào thực chiến, giúp bạn luyện tập để đôi tay có thể thao tác ngay cả trong môi trường khác với Colab và Jupyter.

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.

Từ quá trình đánh giá mô hình phân tích đến việc giải thích và vận dụng kết quả phân tích, Phân tích dữ liệu lớn mà bất kỳ ai cũng có thể tự mình vận dụng một cách Giỏi! Chuẩn! Gọn gàng và Tinh tế!

Từ hiểu biết về dữ liệu lớn đến lập kế hoạch phân tích thực tế, Bắt đầu chuẩn bị lấy chứng chỉ ngay với chương trình đào tạo bài bản!

Chuẩn bị cho các nhà phân tích dữ liệu "Phân tích dữ liệu dựa trên các ví dụ thực tế" Đây là một bài giảng.

Tên khóa học: Codebook đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn Đây là khóa học luyện thi chứng chỉ theo hướng thực tiễn, dành cho các thí sinh chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn. Nhằm giảm bớt gánh nặng phải học lượng lớn kiến thức lý thuyết và những nội dung không thực sự cần thiết cho kỳ thi như ở các khóa học hiện có, khóa học được xây dựng bằng cách chọn lọc những khái niệm cốt lõi và đoạn mã cần thiết để giải quyết các bài thi thực tế. Khóa học gồm tổng cộng 23 bài, giúp học viên học từng bước từ kiến thức cơ bản về Python đến Dạng bài thực hành 1 (xử lý dữ liệu), Dạng bài thực hành 2 (machine learning) và Dạng bài thực hành 3 (phân tích thống kê). Không chỉ đơn thuần trình bày đoạn mã đã hoàn thiện, khóa học còn giải thích vai trò và lý do viết từng đoạn mã, đồng thời được thiết kế để học viên có thể trực tiếp thực hành theo và phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Nội dung chính của khóa học Kiến thức nền tảng cốt lõi về Python và pandas cần thiết cho kỳ thi Xử lý dữ liệu và hướng dẫn giải bài thực tế của Dạng bài thực hành 1 Tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình machine learning và nộp kết quả dự đoán của Dạng bài thực hành 2 Kiểm định thống kê và phân tích hồi quy của Dạng bài thực hành 3 Giải bài thực tế theo từng buổi học và ôn tập mã lệnh Cách sử dụng môi trường trải nghiệm thi và tổng ôn trước kỳ thi Tài liệu học tập được cung cấp Sách điện tử tổng hợp các khái niệm cốt lõi và mã lệnh hướng dẫn giải Các tệp thực hành Python để học bằng cách trực tiếp chạy thử Tài liệu đề bài và lời giải theo từng buổi học Tài liệu tổng ôn trước kỳ thi Mục tiêu cốt lõi của khóa học là giúp học viên không lãng phí thời gian vào những nội dung học tập không cần thiết, đồng thời có thể tự viết mã lệnh và giải quyết vấn đề tại phòng thi. Khóa học được xây dựng để cả những thí sinh còn yếu kiến thức cơ bản về Python cũng có thể học theo trình tự, giúp chuẩn bị đầy đủ từ việc học các đoạn mã cốt lõi đến giải các bài toán thực tế trong một khóa học duy nhất.

Bài giảng giải thích dễ nhất về trực quan hóa dữ liệu dựa trên R📊. (Gần như) sẽ chia sẻ tất cả với bạn😎. Cuối cùng, chúng ta sẽ phủ dữ liệu tiêm vắc-xin COVID-19 💉 lên bản đồ🗺️!

Nếu không có thời gian học hết khóa học trọn gói dài 32 giờ thì sao? Chúng tôi đã cô đọng 4 môn thi viết của kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn vào khoảng 4 giờ. Thông qua các câu hỏi biến thể từ đề thi trước đây, bạn có thể kết nối ngay kiến thức với nội dung thực tế thường xuất hiện trong đề thi. Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp tài liệu bài giảng 150p và ghi chú ôn tập cuối cùng 13p để xem tại phòng thi.

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trực tiếp thực hiện và giải thích các kỹ thuật thống kê thực tiễn như phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và hồi quy logistic bằng ngôn ngữ R. Thông qua việc sử dụng các AI Tutor như ChatGPT và Gemini, bạn sẽ được học từ bước tạo mã code, giải thích kết quả phân tích cho đến viết báo cáo, từ đó nâng cao năng lực phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới.

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Sử dụng AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini và Google Colab để trực tiếp thiết kế và xây dựng AI Tutor và AI AVATAR cá nhân hóa cho học sinh. Từ kỹ thuật nhắc (Prompt Engineering), phân tích dữ liệu cho đến việc xây dựng Nền tảng Khám phá Nghề nghiệp AI (AI Career Exploration Platform) có khả năng tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh, bạn sẽ hoàn thành các dự án thực tế có thể áp dụng ngay vào môi trường giáo dục.

Tìm hiểu nguyên lý cốt lõi của thuật toán DBSCAN để phát hiện các cụm dữ liệu có hình dạng phức tạp, đồng thời học cách áp dụng vào dữ liệu thực tế bằng R. Thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ các khái niệm về điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu đến điều chỉnh tham số, trực quan hóa và diễn giải kết quả, bạn sẽ nâng cao năng lực phân tích cụm dựa trên mật độ.

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.

Chúng ta sắp bắt đầu một cuộc hành trình dài vào thế giới chưa được biết đến của deep learning và trí tuệ nhân tạo. Hãy tạm gác lại các công thức phức tạp và mã hóa và bắt đầu với R và Keras.

Hiểu bản chất của việc trực quan hóa dữ liệu là sự cân bằng giữa độ chính xác khoa học và biểu đạt thẩm mỹ, đồng thời học tập một cách hệ thống từ các nguyên tắc màu sắc, ký hiệu hóa cho đến thiết kế biểu đồ. Thông qua việc tận dụng các thuộc tính thị giác dựa trên nguyên lý khoa học nhận thức, khóa học giúp hoàn thiện năng lực giao tiếp dữ liệu có tính tin cậy và sức thuyết phục trong thực tế công việc.

Hãy cùng nâng cao năng lực vận dụng chương trình máy tính liên quan đến chuyên ngành của mình bằng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả đối với những người không chuyên về máy tính!