[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

Một trong những khó khăn lớn nhất mà tôi cảm nhận được trong suốt 12 năm làm việc tại bộ phận HRD của Viện Phát triển Nhân lực chính là việc có rất nhiều ý tưởng nhưng rào cản về lập trình để hiện thực hóa chúng lại quá cao. Khóa học này được bắt đầu chính từ điểm đó. Mục tiêu của khóa học này là giúp những người làm HRD có thể tự mình hiện thực hóa các ý tưởng mà không cần phải trở thành một lập trình viên chuyên nghiệp. Đây là khóa học thực chiến dựa trên Vibe Coding dành cho những người phụ trách Nhân sự (HR), Đào tạo (HRD), Hành chính (GA) và Văn hóa doanh nghiệp, giúp bạn tự tay tạo ra các dịch vụ mong muốn chỉ bằng cách tận dụng các tính năng miễn phí mà không cần đến dịch vụ trả phí.

Đây là khóa học Vibe Coding giúp bạn tạo ra một dịch vụ web thực tế từ dữ liệu công cộng bằng cách sử dụng Google AI Studio (miễn phí), ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng một dịch vụ hoàn chỉnh bằng tiếng Hàn, bao gồm tính năng tìm kiếm, tích hợp bản đồ và báo cáo phân tích AI bằng cách sử dụng API thông tin an toàn cơ sở hạ tầng công cộng. Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình phát triển có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ lập kế hoạch PRD cho đến triển khai dịch vụ.

Có bao giờ sau buổi họp quan trọng với khách hàng, bạn tiếc nuối vì chỉ tập trung ghi chú thay vì giao tiếp bằng mắt, hoặc không thể ghi lại chính xác nội dung cuộc họp không? Đừng lo lắng nữa! Khóa học này sẽ giúp bạn tự tạo trợ lý CRM riêng, sử dụng Vibe Coding để AI tóm tắt nội dung chính và lưu trữ cuộc họp gọn gàng. Bạn sẽ học cách giảm đáng kể thời gian lập tài liệu, tối ưu năng suất và cách tân quản lý khách hàng.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Bài giảng duy nhất đi sâu vào một lĩnh vực chuyên biệt! Thông qua việc phân tích kỹ lưỡng xu hướng thi, các chuyên gia trong từng môn sẽ cho bạn biết con đường vượt qua nhanh nhất!

Rất nhiều thí sinh muốn giải thử các đề thi đã từng xuất hiện. Tại sao lại như vậy? Bởi vì người ra đề thường tham khảo các câu hỏi từ các kỳ thi trước. Giải đề thi gần đây nhất chính là con đường tắt dẫn đến thành công.

Bài giảng này được thiết kế dành cho những người chưa biết cách chuẩn bị cho kỳ thi thực hành phân tích dữ liệu lớn. Chúng tôi không chỉ giúp bạn vượt qua kỳ thi bằng cách học một cách ngắn gọn nhất có thể mà còn cung cấp cho những người đang cân nhắc con đường sự nghiệp của mình cơ hội tiếp xúc với mã hóa và học máy.

Một giảng viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hiện đang làm việc tại một tập đoàn lớn, người đã vượt qua kỳ thi lý thuyết và thực hành Big Data Analyst cùng một lúc sẽ giúp bạn chuẩn bị bằng cách tóm tắt những điểm chính.

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.

SQLD, bắt đầu từ đâu đây? Khóa học dành cho bạn đang cảm thấy bối rối, sau khi hoàn thành khóa học bạn sẽ thấy mình thay đổi hoàn toàn. SQLD All-in-One Pass!

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".

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.

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

🚀 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.

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

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.

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Trong lớp này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp phân tích và xử lý các loại dữ liệu tài chính khác nhau bằng thư viện Pandas của Python, áp dụng những nguyên tắc này vào các tình huống bạn có thể gặp phải trong thực tế và cuối cùng là tìm hiểu về cách triển khai dựa trên kiểm tra ngược. trên dữ liệu sao kê (dựa trên cuốn sách 'Bạn có thể làm đầu tư định lượng' của Kang Hwan-guk). Kết quả là, bạn sẽ có thể thoát khỏi vai trò là một “nhà đầu tư thụ động”, người chỉ làm theo những gì người khác nói mà không cần xác minh hoặc có cơ sở về logic đầu tư và sẽ sử dụng Python và Pandas để triển khai nhiều yếu tố cần thiết cho việc thực hiện chiến lược. một nhà đầu tư năng động và tự định hướng, người có thể tự do trích xuất dữ liệu và phân tích nó một cách định lượng.

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.

Hiểu được cốt lõi của kinh doanh dữ liệu lớn và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách áp dụng vào chiến lược marketing trong thực tế công việc.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế