chào thầy? Bây giờ tôi đang để lại một đánh giá. Sau khi vượt qua kỳ thi thực hành lần thứ 7 thành công, tôi thi lần thứ 8 và đã đậu. Trong kỳ thi thực hành lần thứ 7, tôi đã mua một cuốn sách giáo khoa và học bằng cách ghi nhớ tất cả các mã trong sách giáo khoa. Tuy nhiên, đến ngày thi, các mã trong đầu tôi đều lộn xộn và tôi thậm chí không thể viết chúng một cách chính xác nên tôi rất nản. Khi tôi đang chuẩn bị cho lần thi lại thứ 8, tôi đã nghe bài giảng của bạn. Tôi đã tham gia bài giảng kéo dài 4 ngày với tốc độ gấp 3 lần. Và mỗi lần giảng bài, tôi đều nghiên cứu bằng cách giải các tài liệu được cung cấp và so sánh mã nguồn. Sử dụng lời khuyên mà giáo viên đưa ra trên lớp, tôi đã hoàn thành bài giải trong một giờ vào ngày thi và nhận được 90 điểm (tôi là người đầu tiên rời khỏi phòng thi. haha) Điều hữu ích trong bài giảng của giáo viên là: 1. Có thể áp dụng phương pháp viết thống nhất - Cách học trước đây là học thuộc mã trong sách giáo khoa, blog nên phải học thuộc rất nhiều mã theo đề bài, nhưng qua bài giảng của thầy tôi đã chuẩn bị được như một quá trình chuẩn bị cho mọi vấn đề nảy sinh. 2. Cung cấp dữ liệu - Dữ liệu được cung cấp là tệp colab mã nguồn trống. Sau khi tham gia mỗi bài giảng, tôi có thể nhanh chóng cảm nhận được mã bằng cách viết và thực thi nó trong tệp trống rồi so sánh với tệp mã nguồn. 3. Loại công việc 3 - Tôi đã đạt được 20/30 điểm sau khi ghi nhớ 3 dòng mã bằng cách sử dụng các mẹo được cung cấp trong Loại nhiệm vụ 3. 4. Email - Các thông tin liên quan đến kỳ thi được gửi qua email cho bạn một tuần trước kỳ thi rất hữu ích (bản đồ tư duy đặc biệt hữu ích) Nhờ đó, tôi không chỉ có được chứng chỉ kỹ thuật viên mà còn phát triển khả năng phát triển AI mà tôi hiện đang thực hiện. Cảm ơn!!!
Tuyệt vời.. Trong kỳ thi thực hành Big Quarter đầu tiên của tôi, tôi đã trượt vì có rất nhiều nội dung tôi không hiểu khi tự học. Sau đó, tôi biết đến khóa học này sau giờ làm việc và đăng ký tham gia. Tôi không có nhiều thời gian vì vừa học vừa làm, nhưng tôi đã làm theo cách viết mã mà bạn đề xuất và đưa ra nhiều lời khuyên khác nhau nên tôi chỉ có thể tham gia khóa học. lần thứ hai! Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rất khó nhưng nếu chỉ đi thi thì tôi không nghĩ có khóa học nào tốt hơn. Nhờ có bạn mà tôi đã đậu một cách suôn sẻ với 90 điểm, thật tuyệt vời! Trong tương lai, tôi sẽ phải nghiên cứu thêm dữ liệu bằng Kaggle, v.v.
Tôi đã vượt qua kỳ thi một tuần trước đó! Đó là một cách học tuyệt vời vì tôi đã tự viết mã theo hướng dẫn của người hướng dẫn và so sánh nó trong khi nghe bài giảng! Bạn luôn trả lời các câu hỏi của tôi một cách nhanh chóng và chi tiết, và tôi nghĩ rằng tôi đã làm rất tốt khi tham gia khóa học! Tôi sẽ phải dành cả tuần sau để ôn lại bài giảng và giải các bài toán Kaggle để làm quen! Nếu bạn đang nghĩ đến việc tham gia khóa học, tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học này!
Xin chào. Tôi đã vượt qua kỳ thi thực hành ở kỳ thi "Không chuyên + Kỳ thi đầu tiên" Tôi may mắn vượt qua kỳ thi viết vì nó dựa vào khả năng ghi nhớ, nhưng đến lúc chuẩn bị cho kỳ thi thực hành, tôi lại hụt hẫng. Trong khi tôi đang tìm kiếm một khóa học vì nghĩ rằng việc tự học là không thể, tôi tình cờ tìm thấy một khóa học của Danjit sau khi làm việc trên YouTube và cuối cùng tôi đã tham gia khóa học thông qua Infron. Điều gì đã giúp tôi trong quá trình học: 1. Giải thích dễ dàng mà ngay cả một người chưa có kinh nghiệm về Python như tôi cũng có thể hiểu được. 2. Cấu trúc chương trình giảng dạy dành riêng cho kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (tốt nhất) 3. Có thể xem lại bằng cách sử dụng ghi chú trống, Kaggle, v.v. 4. Phản hồi nhanh về các yêu cầu vân vân. Tôi học song song với công việc hiện tại nhưng chỉ cần nghe giảng và ôn lại bài đã giúp ích rất nhiều và không hề khó khăn chút nào. Trong bài thi thực hành thực tế, tôi không giải được câu số 2 loại 3 mà tôi chưa bao giờ nghĩ tới nên nộp giấy trắng (trừ 15 điểm), còn lại đều đúng và tôi đã đậu với điểm 1. số điểm 85 điểm (kết quả đậu). Tôi rất biết ơn vì đã vượt qua kỳ thi và học được sự hấp dẫn của Python qua bài giảng của Danjit sau giờ làm việc. Bây giờ, thay vì chỉ vượt qua kỳ thi, tôi muốn tiếp tục học để có thêm nhiều tính năng của Python mà tôi chưa biết và sử dụng chúng nhiều hơn. Nó thực sự hữu ích nên tôi đang để lại đánh giá với hy vọng rằng nó sẽ hữu ích cho những ai đang cân nhắc tham gia khóa học. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã tạo ra một khóa học tuyệt vời!!
Tôi đang theo học ngành liên quan đến dữ liệu và đã tham gia bootcamp AI trong 4 tháng. Ở trường tôi chưa từng học machine learning, và trong bootcamp cũng chỉ làm việc với GPT nên tôi tự đánh giá mình là 'người mới chỉ nghe nhiều' và đã mua khóa học này để lấy chứng chỉ. Tôi vẫn chưa hoàn thành toàn bộ khóa học và đang viết review này ở giữa chừng nên không biết ý kiến của tôi sẽ thay đổi như thế nào. Tôi không nói rằng tài liệu hay bài giảng tệ hại gì. Chỉ là trong mắt tôi có nhiều phần thiếu sót thôi. Nếu bạn không quan tâm đến giọng nói hay tốc độ nói bình thường, không nhạy cảm với chi tiết, hiểu nhanh, hoặc có thể tự ôn tập tốt thì có lẽ sẽ không sao. Tổng kết review == Có vẻ như không biết cách giải thích. So với khả năng giảng dạy thì review tốt hơn nhiều. Tôi khá nhạy cảm với âm thanh, chỉ có tôi cảm thấy vậy thôi sao? Không biết là tăng tốc độ bài giảng lên 1.1x rồi đăng lên, hay nói nhanh, hay phát âm không tốt, nhưng việc nói lơ mơ cuối câu rồi chuyển sang câu tiếp theo và phần đó đột nhiên nhanh lên khiến tôi rất khó chịu. Có vẻ như giải thích một cách vội vã. Nghe thì thấy lúc nói nhanh lúc nói chậm quá đáng. Có phải cắt bỏ những đoạn im lặng khi edit không? Càng nghe bài giảng tôi càng cảm thấy khó thở và ngột ngạt. Giống như mở quảng cáo radio vậy, lời giải thích liên tục không có khoảng nghỉ thở nào. Nghe với tốc độ 1x thì nhiều phần trôi qua nhanh không hiểu được, chỉnh 0.9x thì giữa chừng chậm lại hoặc có nhiều phần không tiện như tiếng vỡ nên đáp đáp không nghe được. Dù là nội dung đã từng viết một lần nhưng nghe bài giảng lại càng không sắp xếp được trong đầu nội dung bài giảng chỉ lướt qua tai thôi. Dù cố gắng tỉnh táo để hiểu, tốc độ thì lúc nhanh lúc chậm, thông tin thì quá nhiều, cảm giác không phải giải thích cho tôi mà chỉ đọc thuộc lòng những gì biết. Có vẻ như không luyện tập bài giảng trước khi quay mà quay trực tiếp. Hy vọng sẽ chuẩn bị có hệ thống rồi giải thích. Nhìn việc đặt sách machine learning trên bàn rồi quay video thì mọi người đều biết, 'Tôi sẽ di chuyển cái này, tôi sẽ lấy lại cái này, tôi sẽ làm như này' những lời không liên quan đến bài học quá nhiều. Cảm giác như nói hết mọi thứ dù không cần thiết. Vì vậy bị phân tâm bởi việc di chuyển và nội dung bị gián đoạn nên mất tập trung hoàn toàn. Các video colab khác cũng vậy. Việc làm bằng PPT cũng được mà cố tình để thấy hết việc tay chân lăng xăng có vẻ làm giảm chất lượng. Từ góc độ người biết nội dung rồi nghe thì cảm giác giải thích khó hơn. Người mới thì không biết nói gì. Tôi nghĩ nên sắp xếp nội dung rồi hãy nói. Tên colab cũng nên giống tên curriculum hoặc thống nhất format. Những chi tiết như này kém đi khiến bài giảng trông tệ hơn. Giải thích phải nhận thức đầy đủ rằng người khác là lần đầu và phải phù hợp với góc nhìn của họ, mà cái này không phải để ôn tập. Theo tôi thấy thì quá nhanh và loạn xạ với người mới nên phải nghe khoảng 3 lần mới được. Bài giảng hiện tại thành thật mà nói chỉ là tự giải thích suốt thôi, cấu trúc là học viên bắt buộc phải tự đọc lại để hiểu và tự ghi nhớ. Nói là lặp lại nhiều lần nên đừng lo nhưng càng nghe càng lo. Không hiểu gì mà bài giảng đã kết thúc rồi? Phải xem lại bài giảng à? Nghe bài giảng liên tục thì mệt và buồn ngủ, vậy khi nào ghi nhớ? Chỉ có những suy nghĩ phức tạp như vậy thôi. Tôi nghĩ lý do là cách giải thích + chi tiết. Giải thích bằng a rồi lại bằng b, giải thích 1 rồi thêm giải thích 2... không thể giải thích từng bước một theo thứ tự sao? Có vẻ như cần sắp xếp lại luồng suy nghĩ về cách giải thích rồi mới quay video. Hãy thử giải thích như dưới đây... Giải thích khái niệm chính - code cơ bản và kết quả cơ bản - Giải thích vấn đề - code áp dụng vào vấn đề - VD) One-hot encoding là khi nào, làm như thế này. - Code cơ bản có dạng như này và có ý nghĩa như này. Kết quả ra như này. - Vậy thực tế với dữ liệu như này, nếu là vấn đề như này thì? - Code vừa giải thích sẽ thay đổi như này. (Giải thích phần code thay đổi) - Vì one-hot encoding làm như này như đã nói nên kết quả code sẽ ra như này phải không? - Nhìn phần này thì có thể biết do điều này mà đâu đó, như thế nào, tại sao lại thay đổi như này. Hiểu ý tôi không...? Tôi vốn lười viết review như này nên thường bỏ qua. nhưng thực sự đáp đáp quá. Những người khác cũng sẽ mua sau này mà hy vọng không tiếc tiền. Tôi cũng tâm trạng không tốt nên viết dài như này.. Nếu xem review này mà vẫn nghĩ đây chỉ là ý kiến cá nhân thôi, tôi giải thích khá tốt, bận nên không thể chăm sóc đến chi tiết nhỏ như vậy v.v. thì đó chính là phần tôi không hài lòng. Hãy chọn vài video của mình xem lại. Người không biết gì nghe cái này có hiểu ngay không. Có sắp xếp được trong đầu không. Có theo kịp được không. Nên suy nghĩ về điều đó.
![[Chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Big Data Analysis 2026] Đỗ 100% kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích Big Data ! Nhìn thấu các dạng đề thi đã từng ra !Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/335192/cover/99e36628-6e8d-4403-bfe3-7f5d5844aa9a/335192.jpg?w=420)
![[Phiên bản sửa đổi 2026] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn - Thực hành (với Python)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/328825/cover/01jqd5b85mx0ydbamfrpsf994g?w=420)
![Chinh phục hoàn toàn kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn [Bao gồm tất cả các kỳ thi trước đó · Cập nhật liên tục · Cung cấp môi trường thực hành chuyên dụng]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/342117/cover/01krvz68s4a416j2pjefmyvrff?w=420)
![[Hạt nhân] Bài viết phân tích dữ liệu lớn năm 2025 (lý thuyết)_Môn 1~2Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328520/cover/b95e2ee9-cb49-45b6-9d6a-039eb6530812/231130_12_v1.jpg?w=420)
![[2026] SQLD All-in-One - Người không chuyên cũng đậu ngay lần đầuHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336953/cover/01kfq68bzb04w1mydc92ysfads?w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Học máy Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Giải quyết bài toán Kaggle thực tế và tổng hợp) [Phân tích/Khoa học Dữ liệu Part2]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?w=420)
![[NLP Hoàn Toàn Chinh Phục II] Phẫu Thuật Cấu Trúc Transformer: Từ Mở Rộng Attention Đến Lắp Ráp Toàn Bộ Mô Hình và Huấn LuyệnHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/339816/cover/01kb5fq575955mnafjxbn244cz?w=420)
![[Khóa quản lý số 3] DE, DBA (SSIS, SSAS, Machine Learning, BI, ETL)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329784/cover/c5e6543b-72c3-4471-b43f-15b9002e65ed/329784-eng.png?w=420)
![[Lưu trữ Marketing] Chiến lược Marketing ứng dụng Big DataHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/339225/cover/01k7e89h4d1fkmcr1bwfh1j33h?w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Cơ sở dữ liệu MongoDB và NoSQL (Big Data) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?w=420)