inflearn logo

[2026] Nếu biết thì dễ dàng: Kỳ thi thực hành Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn – Từ cơ bản đến thực chiến [Cung cấp đề thi các năm trước và môi trường thực hành chuyên dụng]

Bạn mới bắt đầu với Python và thấy phần thi thực hành quá khó khăn? Giảng viên có hơn 10 năm kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu sẽ hướng dẫn bạn từng bước, bắt đầu từ một biến, rồi nâng dần lên tiền xử lý dạng 1, xây dựng mô hình và nộp result.csv ở dạng 2, cho đến kiểm định thống kê ở dạng 3. Mỗi video đều cung cấp một notebook có chỗ trống để bạn trực tiếp thực hành theo trong môi trường sát với phòng thi nhất, giúp việc học không chỉ dừng lại ở xem mà còn thực sự ghi nhớ qua thao tác. Dựa trên phần tự đánh giá, hãy chọn lộ trình phù hợp với mình (người hoàn toàn mới bắt đầu 6 tuần · người đã có kinh nghiệm 3 tuần · 2 tuần trước kỳ thi) và chỉ học những nội dung cần thiết.

10 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
Big Data
Big Data
Pandas
Pandas
Numpy
Numpy
Scikit-Learn
Scikit-Learn
Python
Python
Big Data
Big Data
Pandas
Pandas
Numpy
Numpy
Scikit-Learn
Scikit-Learn

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Khả năng tự mình tìm ra cách sử dụng hàm bằng `dir()` và `help()` mà không cần tìm kiếm trên mạng trong phòng thi

  • Thành thạo viết ngay bằng code 9 dạng bài thường ra của Dạng 1 (lọc · dữ liệu thiếu · giá trị bất thường · tổng hợp theo nhóm · biến phái sinh · chuyển đổi · sắp xếp · gộp · chuỗi ký tự)

  • Quy trình tạo bản nộp trong vòng 10 phút bằng các giá trị mặc định của random forest trong loại 2 và tuân thủ định dạng result.csv

  • Khả năng đọc câu hỏi ở dạng 3, lựa chọn giữa kiểm định t, kiểm định chi-bình phương, ANOVA và hồi quy để sử dụng, đồng thời diễn giải kết quả

  • Tóm tắt một trang về 7 bộ đề khôi phục từ kỳ 6~12, hướng dẫn giải và mẫu cho dạng 1·2·3

  • Notebook hoàn chỉnh theo từng phần, notebook điền chỗ trống và dữ liệu thực hành để có thể đối chiếu ngay xem mã của mình có đúng hay không

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người không chuyên đã đỗ phần thi viết nhưng chưa từng sử dụng Python nên lo sợ phần thi thực hành

  • Những ai biết một chút về Pandas nhưng lần nào cũng gặp khó khăn ở phần mô hình hóa dạng 2 và kiểm định thống kê dạng 3

  • Dành cho những người chỉ còn 2 tuần nữa là thi, không có thời gian xem hết toàn bộ và cần học cô đọng theo thứ tự các phần có khả năng mang lại điểm số.

  • Dành cho những người dù xem bài giảng vẫn không thể thực hành theo kịp, cần học bằng cách trực tiếp gõ và làm quen.

  • Dành cho những ai muốn bấm giờ 180 phút và giải các đề thi trước đây như trong kỳ thi thực tế để kiểm tra cảm giác làm bài thực chiến.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Không có. Bắt đầu với biến và kiểu dữ liệu trong Python.

  • Các bài thực hành sẽ sử dụng môi trường thực hành Algorun, giống với môi trường thi nhất, và Google Colab.

  • Giáo trình 『빅데이터분석기사 실기(알고북스)』 được liên kết với từng chương và trang, nên sẽ hữu ích nếu xem cùng, nhưng không bắt buộc.

Xin chào
Đây là algolearn

Xác minh sự nghiệp

1,774

Học viên

162

Đánh giá

93

Trả lời

4.8

Xếp hạng

7

Các khóa học

Tôi yêu thích việc học hỏi và truyền bá kiến thức. Tôi có kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI).

  • 20 năm kinh nghiệm chuyên gia phân tích dữ liệu thực tế, 5 năm giảng dạy phân tích dữ liệu!

  • Tư vấn và giảng dạy cho các doanh nghiệp, cơ quan công quyền trong lĩnh vực Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI)

  • Tác giả cuốn sách "Hoàn thành trọn bộ lý thuyết và thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn"

  • Giám đốc điều hành startup trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

97 bài giảng ∙ (14giờ 59phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của algolearn

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

8.798 ₫

30%

2.028.948 ₫