Giới thiệu về NetMiner 5 và cách sử dụng cơ bản

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.

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.

Từ những điều cơ bản về phân tích dữ liệu phi cấu trúc đến ứng dụng Dễ dàng và nhanh chóng với công cụ phân tích AI Orange!

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.

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 ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

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.

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.

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

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.

"Tôi đã thực hiện nghiên cứu người dùng rồi... nhưng liệu đây có thực sự là kết quả đại diện cho tất cả người dùng không?" Nếu bạn đang băn khoăn về điều này, hãy chú ý! Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách tăng sức thuyết phục cho thiết kế của bạn dựa trên dữ liệu. ✅ Giải thích các thuật ngữ thống kê phức tạp một cách cực kỳ dễ hiểu. ✅ Chọn lọc 3 phương pháp kiểm định giả thuyết cốt lõi cần thiết cho thực tế UX, giới thiệu tỉ mỉ từ nguyên lý đến thực hành. ✅ Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu người dùng đơn giản bằng AI mà không tốn chi phí và không lo bị ảo giác (hallucination).

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

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!

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 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 viên 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 nhằn, 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 hay dân khối xã hội cũng có thể bắt đầu phân tích dữ liệu mà không gặp 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 cho đến lập báo cáo, hãy trải nghiệm quy trình làm việc (Workflow) bằng AI mạnh mẽ mà bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế 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.

"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.

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.

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

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.

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!