[Phiên bản sửa đổi 2026] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn - Thực hành (với Python)
Kỳ thi Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn là chứng chỉ quốc gia được tổ chức mỗi năm 2 lần. Để hỗ trợ những người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành, tôi đã giảng dạy chi tiết từ những kiến thức cơ bản đến các nội dung cốt lõi. Độ khó của kỳ thi ngày càng tăng qua từng đợt. Vì vậy, tôi đã cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để giúp các bạn nâng cao tỷ lệ đậu.
Tôi đang xem bài giảng với mục tiêu cho kỳ thi ngày 20 tháng 6, và tôi đột nhiên viết đánh giá này vì tôi rất thích việc giảng viên không đi thẳng vào các dạng đề hay cách giải ngay mà lại hướng dẫn từ những kiến thức Python cơ bản. Có vẻ như đây là một khóa học tập hợp tất cả những điều cơ bản cần biết khi phân tích dữ liệu, chứ không chỉ đơn thuần là để phục vụ cho kỳ thi thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis Certification). Tôi sẽ xem hết toàn bộ và quay lại để lại đánh giá sau.
5.0
sungjin
100% đã tham gia
Cảm ơn bạn. Nhờ bạn mà tôi đã vượt qua được!
5.0
go06533
30% đã tham gia
Dù mất nhiều thời gian,
vì là ngôn ngữ mới nên tôi đang học từ đầu.
Tôi kỳ vọng nếu chăm chỉ học tập sẽ có kết quả tốt.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn - Hình thức tự luận (viết)
Kỳ thi thực hành Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analysis Certification) - Dạng bài tập thực hành
Học máy
Phân tích dữ liệu bằng Python (Pandas)
Kỳ thi thực hành Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn được quốc gia công nhận, năm nay nhất định phải thi đỗ nhé!
Chuyên gia phân tích dữ liệu Hãy thử sức với chứng chỉ kỹ thuật quốc gia! 🏆
Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn là gì?
Dựa trên sự hiểu biết về dữ liệu lớn, đây là chứng chỉ nhằm kiểm chứng năng lực của người làm thực tế, những người thực hiện lập kế hoạch phân tích dữ liệu lớn, thu thập·lưu trữ·xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn.
Nhu cầu về chuyên gia phân tích dữ liệu lớn đang ngày càng tăng cao nhằm đảm bảo năng lực cạnh tranh của quốc gia và doanh nghiệp. Tuy nhiên, do tình trạng thiếu hụt nguồn cung so với nhu cầu nên việc đảm bảo nhân lực đang gặp khó khăn. Vì vậy, ở cấp độ chính phủ, chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn quốc gia - một loại chứng chỉ kỹ thuật quốc gia giúp kiểm tra năng lực một cách hệ thống cùng với việc đào tạo các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn - đã được ra đời.
Trong năm 2025, các kỳ thi định kỳ lần thứ 10~11 sẽ được tổ chức, và vì độ khó của kỳ thi đang ngày càng tăng cao qua từng đợt nên cần có sự học tập chuyên sâu. Khóa học này đã hệ thống lại từ cơ bản đến các nội dung cốt lõi của tổng cộng 3 môn học bao gồm Python, Pandas, xử lý dữ liệu và Machine Learning.
Chỉ chọn lọc những nội dung thiết yếu để thi đỗ!! 👌
Khóa học này là quá trình học về ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện Pandas, Scikit-Learn, statsmodels, scipy, giúp bạn chuẩn bị cho Phần thực hành 1, 2, 3 của kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn. Vì đây là kỳ thi thực hành không thể giải quyết chỉ bằng cách học thuộc lòng đơn thuần, nên khóa học sẽ tập trung vào các giải thích dựa trên ví dụ thực tế để giúp bạn ứng dụng đa dạng.
Pandas(판다스)
Bạn có thể vừa làm theo vừa học hỏi quá trình từ tải 4 tệp tin cho đến tiền xử lý và phân tích.
Nội dung được cấu trúc sao cho các giải thích được lặp lại theo mức độ khó, giúp bạn có thể tiếp thu một cách tự nhiên.
Nội dung bao gồm các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu đa dạng cần thiết cho học máy.
Scikit-Learn(사이킷런), statsmodels
Sử dụng trực tiếp các dữ liệu học tập đơn giản và thực hiện mô hình hóa cơ bản để hiểu các khái niệm về học máy (machine learning).
Chúng tôi sẽ thực hiện các ví dụ lập mô hình bằng cách sử dụng các câu hỏi đã từng xuất hiện trong kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn và dữ liệu lấy từ Kaggle.
✅ Dạng bài tập 2, 3 sẽ được học theo phương pháp ghi nhớ và quy trình để có thể chỉ chuẩn bị những dạng bài xuất hiện trong kỳ thi.
✅ Bạn chỉ cần luyện tập thông qua việc giải các câu hỏi đã từng xuất hiện trong kỳ thi để có thể đạt được điểm số cao.
📖 Hướng dẫn kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis Engineer)
Thi tích hợp (tự luận và thực hành) trong 180 phút
Thực hành phân tích dữ liệu lớn: Thu thập dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu, Xây dựng/Đánh giá mô hình dữ liệu
Đạt trên 60 điểm dựa trên thang điểm 100 là đậu
Ngày đăng ký dự thi/Ngày thi năm 2025: Kỳ thứ 10 (19.5~23.5/21.6 (Thứ Bảy)), Kỳ thứ 11 (27.10~31.10/29.11 (Thứ Bảy))
* Chúng tôi đang vận hành trang web Quiz thường xuyên để chuẩn bị cho kỳ thi lần thứ 13. * Vận hành phòng chat mở Q&A để giúp giải quyết các khó khăn trong quá trình thực hành.
Nội dung học tập 📚
BƯỚC 1. Tìm hiểu về Python
Đây là khóa học tập trung vào việc giúp những người mới bắt đầu chưa quen với Python có thể nắm vững khả năng vận dụng ngôn ngữ này, bằng cách chỉ học những nội dung quan trọng ở mức độ chuẩn bị cho kỳ thi.
STEP 2. Pandas và xử lý dữ liệu
Tìm hiểu các nội dung cơ bản của Pandas, một thư viện Python dùng để xử lý dữ liệu. Đối với dạng bài thi thực hành loại 1, bạn sẽ hiểu các loại xử lý dữ liệu có thể xuất hiện từ nhiều góc độ khác nhau, đồng thời hiểu phương pháp xử lý dữ liệu thông qua việc trực tiếp thực hành giải quyết các bài tập.
BƯỚC 3. Học máy
Để chuẩn bị cho bài thi thực hành Loại 2, chúng ta sẽ tìm hiểu về cấu trúc tổng thể và các kỹ thuật của Machine Learning bằng cách sử dụng sklearn. Tìm hiểu cách xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy và phân loại trong Machine Learning, đồng thời trực tiếp giải các câu hỏi đã từng xuất hiện trong kỳ thi cũng như các câu hỏi có khả năng ra đề cao.
BƯỚC 4. Kiểm định thống kê
Để chuẩn bị cho kỳ thi thực hành loại 3, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách giải thích mô hình tuyến tính và kiểm định tham số/phi tham số bằng cách sử dụng statsmodels và scipy.
STEP 5. Giải đề thi đã qua
Chúng ta sẽ giải các đề thi đã xuất hiện từ kỳ 2 đến kỳ 11 để chuẩn bị cho kỳ thi thực tế. Đề thi kỳ 12 dự kiến sẽ được tải lên trước kỳ thi một tháng.
Q&A 💬
Q. Sau khi đỗ kỳ thi lý thuyết, tôi có thể dự thi kỳ thi thực hành tối đa bao nhiêu lần?
Sau khi đậu kỳ thi lý thuyết, bạn có cơ hội dự thi thực hành trong vòng 2 năm. Vì mỗi năm có 2 kỳ thi nên tổng cộng sẽ có 4 cơ hội dự thi. Xin lưu ý rằng đây là chứng chỉ kỹ thuật quốc gia và có yêu cầu về điều kiện dự thi, vì vậy bạn cần kiểm tra xem mình có đủ điều kiện hay không.
Q. Tôi nên dự tính thời gian học trong bao lâu?
Thời gian học tập có lẽ sẽ có sự khác biệt lớn tùy theo từng cá nhân. Và nếu bạn bắt đầu học khi chưa có khái niệm về lập trình thì sẽ mất nhiều thời gian hơn. Bạn nên dành khoảng 2-3 tháng, tạo thói quen nhập mã code và giải thích mã hàng ngày. Đặc biệt, vì nội dung về Pandas và ML được chuẩn bị ở mức độ có thể ứng dụng được nên bạn có thể cảm thấy nội dung hơi nhiều. Sẽ rất tốt nếu bạn vừa học vừa đặt câu hỏi, và ngay trước kỳ thi thì việc ghi nhớ các mã code thực hành cũng rất cần thiết.
Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ✒️
Yoon So-young (Đại diện EduAtoZ)
Giảng viên Yoon So-young là chuyên gia giảng dạy IT với 24 năm kinh nghiệm đào tạo phần mềm.
Lịch sử giảng dạy
Giảng dạy SW cho nhân viên mới và nhân viên đang làm việc tại Samsung, LG
Học viện Xử lý Thông tin Trung ương
Trường Trung học Thương mại Nữ sinh Incheon (Kiêm nhiệm công nghiệp - học thuật)
Phòng Thương mại và Công nghiệp Hàn Quốc (KCCI)
Đại học Gimcheon, Đại học Sungkyunkwan (Suwon), Đại học Soongsil, Đại học Quốc gia Seoul, v.v.
Multi Campus và nhiều nơi khác
Chứng chỉ sở hữu
Kỹ sư xử lý thông tin cấp 1
Giấy phép Giáo viên Đào tạo Nghề (Xử lý thông tin bậc 2)
Dữ liệu phân tích bán chuyên nghiệp (ADsP), Dữ liệu phân tích chuyên nghiệp (ADP)
Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn
Các khóa giảng dạy chính
[Chứng chỉ] Kỹ sư xử lý thông tin, Kỹ sư thực hành, Chuyên gia phân tích dữ liệu (ADsP), Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn
[Thuật toán] Cấu trúc dữ liệu (Sơ cấp, Trung cấp), Thuật toán (Dành cho nhân viên hiện tại và nhân viên mới của Samsung, nhân viên hiện tại của LG)
[Lập trình] Ngôn ngữ C, JAVA, HTML/CSS/Java Script, Ứng dụng Android, Python (Cơ bản, Xử lý dữ liệu, Phân tích dữ liệu)
[AI] Machine Learning (Học có giám sát, không giám sát), Deep Learning (Cơ bản về tensorflow, CNN, RNN)
[Hướng dẫn mua giáo trình]
Các cơ quan hoặc doanh nghiệp cần phái cử giảng viên cho khóa đặc giảng thực hành Big Data Analysis (trực tiếp & trực tuyến) vui lòng liên hệ.
Nội dung bài giảng được cung cấp dưới dạng PDF. Những ai có nhu cầu mua giáo trình đóng tập vui lòng liên hệ qua imbgirl@naver.com!
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Những người muốn đăng ký dự thi kỳ thi cấp chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analysis Engineer)
Những người muốn học thư viện phân tích dữ liệu Pandas của Python
Những người quan tâm đến phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Người thi đỗ kỳ thi viết Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn
Tôi đang xem bài giảng với mục tiêu cho kỳ thi ngày 20 tháng 6, và tôi đột nhiên viết đánh giá này vì tôi rất thích việc giảng viên không đi thẳng vào các dạng đề hay cách giải ngay mà lại hướng dẫn từ những kiến thức Python cơ bản. Có vẻ như đây là một khóa học tập hợp tất cả những điều cơ bản cần biết khi phân tích dữ liệu, chứ không chỉ đơn thuần là để phục vụ cho kỳ thi thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis Certification). Tôi sẽ xem hết toàn bộ và quay lại để lại đánh giá sau.
~^^ Bạn đã đăng ký sử dụng trang web giải đố chưa ạ?
Đây là một công cụ rất tốt để bạn kiểm tra xem mình đã hiểu bài chưa và giúp ôn tập lại trong quá trình học tập.
Nếu bạn vẫn chưa đăng ký thì nhất định hãy dùng thử nhé. Mình đã dành tâm huyết hơn một tháng trời để tạo ra nó đấy ạ~!
Cố lên nhé!
Chào bạn! ^^
Cảm ơn bạn đã đánh giá tốt!
Bạn đang chuẩn bị cho kỳ thi 20/6 phải không? Từ 5/5 sẽ diễn ra đợt 2 quiz hàng ngày để luyện thi đỗ. Bạn cần học đến Pandas rồi nhé.
Nếu quan tâm, hãy đăng ký nhé! (Tham gia phòng chat mở để nhận thông báo nhé.)
Đăng ký cuộc thi đố vui hàng ngày 빅분기 Thực hành: https://forms.gle/oqQ9UZh6T3XoHwMQA
Chúc bạn một ngày tốt lành!
Chúc mừng bạn đã đậu~^^
Kỳ thi trước khó nên tôi đã chuẩn bị những câu hỏi khó làm quiz, mong rằng việc học tập khó khăn như vậy cũng sẽ giúp ích cho bạn trong việc sử dụng thực tế^^