Học Spark thực tế qua các ví dụ - Phần 1

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Các bạn sẽ học về 4 giai đoạn của quá trình xử lý dữ liệu lớn [Thu thập dữ liệu ▶ Lưu trữ dữ liệu ▶ Phân tích dữ liệu ▶ Biểu diễn] theo phương pháp codelab kết hợp lý thuyết 30% + thực hành 70% một cách thú vị và có hệ thống hơn 🧑🏻‍🏫

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Xử lý dữ liệu thời gian thực, giờ đây không còn là lựa chọn mà là điều bắt buộc! Hãy xử lý streaming thời gian thực một cách thông minh với Apache Flink. Batch? Streaming? Những khái niệm phức tạp cũng có thể hiểu được một cách dễ dàng và nhanh chóng. Cấu trúc tập trung vào thực hành để nắm bắt cảm giác thông qua việc trực tiếp thực hiện kết nối Kafka, DB! Thế giới vận hành bằng dữ liệu, hãy bắt đầu trước tiên với Flink.

Nếu bạn làm việc với dữ liệu, SQL là một kỹ năng cơ bản cần phải biết. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học SQL từ góc độ phân tích dữ liệu, tập trung vào thực hành. Chúng ta sẽ thực hành với DuckDB trong Google Colab.

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

Khóa học này giúp bạn học lý thuyết cơ bản và thực hành phân tích khai thác văn bản với Python. Nó giải thích các kỹ thuật phân tích dữ liệu khai thác văn bản cơ bản cần thiết cho công việc thực tế hoặc luận văn.

Học cách xây dựng data pipeline sử dụng Apache Airflow từ cơ bản đến thực chiến. Hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và kiến trúc của Airflow, đồng thời thực hành các mẫu thiết kế nâng cao thường được sử dụng trong thực tế như Dynamic DAG, xử lý song song, xử lý phân tán, Custom Operator. Thiết lập môi trường thực hành với Python và Docker, phát triển năng lực thực chiến để thiết kế và vận hành workflow thực tế.

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.

Khóa học giải 176 bài tập SQLD sách vàng dành cho bạn đã học nhưng không giải được bài tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn không chỉ đỗ mà còn trở thành chuyên gia. SQLD All-in-One Pass!

Thời đại dữ liệu, hãy khám phá giá trị đích thực! 📊 Thiết kế ứng dụng tập trung vào dữ liệu giờ đây đã trở thành điều cần thiết. Hãy trau dồi kiến thức chuyên môn và kỹ năng mà công ty bạn mong muốn thông qua các xu hướng mới nhất và các trường hợp thực tế tập trung vào thực hành. Bí quyết xử lý và thiết kế dữ liệu hiệu quả, hãy bắt đầu ngay bây giờ! Bước tiếp theo của bạn, hãy nhảy vọt vào thế giới lấy dữ liệu làm trung tâm!

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành các kiến thức cơ bản cốt lõi về phân tích dữ liệu và quy trình tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng NumPy và Pandas. Bạn sẽ được học từng bước từ cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python đến mảng NumPy và Pandas DataFrame, đồng thời nắm vững các kỹ thuật xử lý đa dạng để phân tích dữ liệu thực tế. Thông qua việc trực tiếp thực hành các chức năng được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu như làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và nhóm dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng tiền xử lý dữ liệu cho học máy một cách tự nhiên. Khóa học cung cấp cả giải thích khái niệm và thực hành để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc cho việc học phân tích dữ liệu và học máy.

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.