Phân tích dữ liệu lớn trên mạng xã hội bằng Python

"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 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.

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.

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.

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.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

Dừng lại việc sử dụng Excel dựa trên các hàm khó nhằn, đây là khóa học giúp bạn tận dụng các tính năng nâng cao của Excel chỉ với vài cú nhấp chuột! Hãy học tập hiệu quả các tính năng Excel nâng cao tuy lạ lẫm nhưng có tính ứng dụng cao trong công việc, đồng thời tiếp thu cùng lúc các kỹ năng tự động hóa công việc, tiền xử lý dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa nâng cao để nâng tầm trình độ phân tích dữ liệu của bạn!

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn - một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ dàng để tự học - trong thời gian ngắn bằng cách sử dụng R, một công cụ phân tích dữ liệu dễ học!!

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

"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!"

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

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.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

AI tự phán đoán và thích nghi, giờ đây bạn có thể tự mình tạo ra. Thay vì lý thuyết phức tạp, hãy học trọng tâm học tăng cường qua giải thích trực quan và mã code, rồi phát triển thành 'nhà phát triển thực chiến' qua các dự án tài chính, công nghiệp.

Đây là khóa học cơ bản về lập trình Excel bằng Python thông qua hướng dẫn sử dụng xlsxwriter. Bạn có thể sử dụng Python và Excel để phân tích dữ liệu và tự động hóa công việc.

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!

Năm 2025, kỷ nguyên của Physical AI (AI vật lý) mà Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đang đến, cùng với Perception AI, Generative AI và Agentic AI. Hãy cùng trực tiếp trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thực tế.

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

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.

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.