Nhập môn phân tích mạng xã hội và mô hình hóa dữ liệu

"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.

Mặc dù phần lớn dữ liệu trong thực tế là các mối quan hệ “2-mode”, chẳng hạn như người mua–sản phẩm, người dùng–nội dung, từ khóa–tài liệu, bạn có từng gặp phải tình trạng chỉ số bị sai lệch hoặc giới hạn trong việc chuyển đổi dữ liệu khi áp dụng máy móc các phương pháp phân tích 1-mode thông thường? Chúng tôi mang đến giải pháp rõ ràng, từ những nguyên lý cốt lõi của mạng 2-mode, các phương pháp chuyển đổi dữ liệu (Conversion) và phân tích trực tiếp (Direct/Bipartite), cho đến thực hành lập hồ sơ người dùng và phân tích mối liên hệ bằng NetMiner. Hãy rút ngắn thời gian loay hoay với việc chuyển đổi dữ liệu và tính toán chỉ số, đồng thời nâng tầm nghiên cứu và thực tiễn lên một bước mới nhờ năng lực phân tích mạng 2-mode vượt trội, bao quát dữ liệu văn bản, thư mục và SNS.

• Giới thiệu các phương pháp phân tích vai trò (Role) và vị thế (Position) trong mạng lưới, vốn đã được nghiên cứu quan trọng trong SNA; thông qua thực hành sử dụng NetMiner, người học sẽ hiểu nguyên lý và tìm hiểu các trường hợp ứng dụng. • Thông qua khóa đào tạo này, người học có thể đo lường vai trò môi giới (Brokerage) trên nhiều phương diện, xác định vai trò và vị thế của các tác nhân trong mạng lưới thông qua các mẫu quan hệ, đồng thời khái quát toàn bộ mạng lưới bằng mối quan hệ giữa các nhóm vai trò, qua đó khám phá những cấu trúc cốt lõi hình thành nên mạng lưới phức tạp.

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.

Các nhóm trong mạng lưới mà các thực thể được kết nối với nhau với mật độ cao được gọi là nhóm liên kết. Trong số các phương pháp khác nhau thường được sử dụng để tìm ra những nhóm liên kết chặt chẽ có nhiều kết nối, khóa học này trình bày chi tiết và chuyên sâu về các phương pháp phân tích như clique, k-core, component và community. Thông qua khóa học, hãy thử tìm kiếm những nhóm cốt lõi hoặc phát hiện các cụm được kết nối chặt chẽ trong dữ liệu mạng lưới.

Mức độ quan trọng của một nút cụ thể xuất hiện trong mạng lưới được gọi là độ trung tâm của mạng lưới. Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường độ trung tâm, trong đó nội dung khóa học này tập trung tìm hiểu chi tiết về 7 chỉ số độ trung tâm tiêu biểu và được sử dụng phổ biến, đồng thời phân tích chúng thông qua dữ liệu thực tế. Hãy lựa chọn và áp dụng các chỉ số độ trung tâm phù hợp với nhiều loại dữ liệu mạng lưới khác nhau trong quá trình học.

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.

Để kiểm tra dữ liệu mạng một cách trực quan, khám phá cấu trúc và thể hiện hiệu quả kết quả phân tích, bạn cần hiểu và có khả năng áp dụng nhiều phương pháp trực quan hóa khác nhau. NetMiner cung cấp các chức năng giúp thể hiện hiệu quả dữ liệu mạng và kết quả phân tích. Thông qua khóa đào tạo này, hãy trình bày kết quả phân tích mạng của bạn một cách thẩm mỹ và truyền đạt hiệu quả những nội dung cốt lõi.

Để thu được những kết quả và hàm ý chính xác, có ý nghĩa thông qua phân tích mạng lưới, cần xử lý dữ liệu phù hợp với hướng và phương pháp phân tích. Khóa đào tạo này giải thích các phương pháp tiền xử lý thiết yếu cần biết khi chuẩn bị và nhập dữ liệu mạng lưới, đồng thời thực hành nhiều phương pháp làm sạch, trích xuất và chuyển đổi dữ liệu bằng NetMiner trên dữ liệu thực tế.

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.

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.

"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).

Ngay cả dữ liệu phức tạp cũng trở nên trực quan trước Tableau! Bắt đầu chỉ với một cú kéo chuột cho đến khi hoàn thành bảng điều khiển, hãy chinh phục việc trực quan hóa dữ liệu thực tế.

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!

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!

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.

Chào mừng bạn đến với khóa học cơ bản về lập trình R! Khóa học này sẽ dễ dàng và có hệ thống hướng dẫn bạn các khái niệm cốt lõi của lập trình R cùng cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu thực tế, dành cho những người mới bắt đầu phân tích dữ liệu. Bắt đầu từ cài đặt R, khóa học sẽ đi sâu vào cấu trúc dữ liệu, cú pháp cơ bản và các trường hợp phân tích thực tế, nhằm mục tiêu giúp bạn có bước khởi đầu thành công trên con đường trở thành nhà phân tích dữ liệu.

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.

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.

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.

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.

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!

Dựa trên Oracle 21C, từ khái niệm đến thực hành, cách dễ nhất để học SQL lần đầu! Giảng dạy trực tiếp bởi tác giả cuốn "Do it! Nhập môn SQL với Oracle" của Easyspub! Hướng dẫn từng bước một dành cho người không chuyên và người mới bắt đầu.

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

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!

Nếu bạn tò mò về những khả năng và tương lai khác nhau của AI sáng tạo, bao gồm ChatGPT và Clova X, có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, hãy lắng nghe hội thảo tháng 5 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.

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!

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.

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.