Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Certificate (Data Science)

Viết bài phân tích dữ liệu lớn: 1 chủ đề lập kế hoạch phân tích dữ liệu lớn

Từ việc hiểu dữ liệu lớn đến lập kế hoạch phân tích thực tế, Bắt đầu chuẩn bị lấy chứng chỉ ngay bằng cách đào tạo có hệ thống!

(5.0) 2 đánh giá

33 học viên

  • masocampus
빅데이터분석기사
데이터
자격증
시험
Engineer Big Data Analysis

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Cách hiểu dữ liệu lớn và thiết lập kế hoạch phân tích

  • Thiết kế kế hoạch thu thập và lưu trữ dữ liệu

  • Hoàn thành việc chuẩn bị kiểm tra trình độ thông qua các lý thuyết và điểm chính thiết yếu

  • Chuẩn bị kiểm tra hoàn chỉnh với việc giải quyết vấn đề theo loại

Khóa học này là khóa học một chủ đề trong phiên bản bán hàng của loạt bài kiểm tra viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn của Maso Campus.

Nếu bạn muốn một khóa học trọn gói bao gồm các giải pháp cho các môn học từ 1-4 và các câu hỏi thi mới nhất đã được sửa đổi, vui lòng tham khảo bài giảng bên dưới .

Bài thi viết toàn diện dành cho Nhà phân tích dữ liệu lớn: Hoàn thành quá trình chuẩn bị trong 3 tuần https://inf.run/hdGcb



Bài thi viết dành cho Chuyên gia phân tích dữ liệu lớn 1: Nắm vững kỹ năng lập kế hoạch phân tích dữ liệu lớn!

Với sự ra đời của thời đại dữ liệu, tầm quan trọng của công nghệ phân tích dữ liệu lớn ngày càng tăng.

Vậy làm thế nào bạn có thể chứng minh được chuyên môn của mình trong phân tích dữ liệu lớn?

Mục tiêu của khóa học Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn là đào tạo các chuyên gia có năng lực dữ liệu toàn diện, từ hiểu biết về dữ liệu lớn đến thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa, để đáp ứng những nhu cầu hiện đại này.

Nhưng bạn có thiếu kiến thức về dữ liệu lớn và kiến thức thống kê để phân tích không?

Vì vậy, trong bài giảng này tại Maso Campus, chúng tôi đã chuẩn bị các kỹ năng để vượt qua kỳ thi ngay cả khi bạn thiếu dữ liệu và kiến thức thống kê!

Bài giảng mà tôi sẽ giới thiệu lần này là môn đầu tiên của kỳ thi viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về dữ liệu lớn, cách xây dựng kế hoạch phân tích dữ liệu và cách xây dựng kế hoạch thu thập và lưu trữ dữ liệu.

Chúng tôi cũng đề cập đến các kỹ thuật khám phá và mô hình hóa dữ liệu lớn một cách hiệu quả để rút ra những hiểu biết thực tế về kinh doanh.

Bạn nghĩ rằng tất cả những điều này chỉ dành cho chuyên gia thôi sao?

Trên thực tế, bất kỳ ai cũng có thể thực hiện phân tích dữ liệu lớn hiệu quả với kiến thức cơ bản về dữ liệu lớn và phương pháp sử dụng phù hợp.

Trong khóa học này, bạn sẽ được học một cách có hệ thống từ những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu lớn đến phân tích thực tế.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu lớn không?

Khóa học này sẽ giúp bạn có được những kỹ năng phân tích dữ liệu lớn cơ bản và thực hiện những bước đầu tiên để trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn.

Khám phá tiềm năng của bạn trong "Bài thi viết dành cho nhà phân tích dữ liệu lớn 1" và trở thành nhân vật hàng đầu trong kỷ nguyên dữ liệu!



Các tính năng của bài giảng

Khóa học này bao quát toàn diện các khái niệm cơ bản về dữ liệu lớn, từ thu thập dữ liệu và lập kế hoạch lưu trữ, cho đến toàn bộ bài thi viết Big Data Analyst. Đây là một khóa học có hệ thống, cho phép bạn tìm hiểu các lý thuyết thiết yếu cần thiết cho phân tích dữ liệu.

  • 1 môn học Lý thuyết cốt lõi về lập kế hoạch phân tích dữ liệu lớn!

Lý thuyết cơ bản về dữ liệu lớn, kế hoạch phân tích dữ liệu và thu thập dữ liệu được đề cập trong môn 1.

Chúng tôi chỉ cung cấp nội dung cần thiết theo cách dễ dàng và hữu ích.

  • Một cách tiếp cận có hệ thống đối với phân tích dữ liệu lớn

Ngay cả khi bạn không chuẩn bị lấy chứng chỉ, những người không chuyên hoặc không biết bắt đầu phân tích dữ liệu lớn từ đâu vẫn có thể tham gia khóa học.

Thông qua khóa học này, bạn sẽ có được kiến thức phân tích và thống kê cần thiết cho việc phân tích dữ liệu lớn.

  • Chuẩn bị đầy đủ cho kỳ thi thực tế với các câu hỏi quan trọng trong kỳ thi trước!

Cùng với việc giải thích lý thuyết cốt lõi, chúng ta sẽ giải quyết các dạng câu hỏi tiêu biểu của các kỳ thi trước.

Chúng tôi cung cấp quy trình chuẩn bị vững chắc để giúp bạn vượt qua kỳ thi.


Bài thi viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn: Sau khi học bài giảng môn học đầu tiên

Sau khi hoàn thành khóa thi viết Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn 1,
Dựa trên sự hiểu biết toàn diện về lĩnh vực phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao
Bạn sẽ có được nhiều khả năng cần thiết trong lĩnh vực này.
Khóa học này dành cho mọi người, từ người mới bắt đầu phân tích dữ liệu đến các nhà phân tích dữ liệu hiện tại.
Phù hợp với người học ở mọi trình độ.

  • Hiểu biết cơ bản về dữ liệu lớn

  • Cải thiện khả năng lập kế hoạch phân tích dữ liệu

  • Cách sử dụng các nền tảng dữ liệu khác nhau

  • Hiểu về sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn

Với khóa học này, bạn sẽ có được kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu lớn.

Hãy sẵn sàng thực hiện bước đầu tiên để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.


1. Hiểu về Dữ liệu lớn

2. Lập kế hoạch trước khi phân tích!

3. Tìm hiểu về các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau.

4. Sắp xếp các câu hỏi thi trước theo từng phần


Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp

H. Có cần kiến thức trước về phân tích dữ liệu, thống kê hoặc mã hóa không?

A. Khóa học này dành cho bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu. Khóa học được thiết kế để cung cấp khả năng phân tích dữ liệu và không yêu cầu kỹ năng phân tích dữ liệu, thống kê hoặc lập trình trước đó.

H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?

A. Vì đây là khóa học lý thuyết, giải quyết vấn đề và giải thích, bạn có thể tham gia khóa học mà không cần bất kỳ điều kiện tiên quyết hay điều kiện nào! Nếu muốn ghi chép, bạn sẽ cần một công cụ ghi chép.

H. Tôi không có ý định thi, nhưng tôi muốn củng cố kỹ năng dữ liệu của mình. Điều này có giúp ích không?

A. Khóa học này được thiết kế để bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu đều có thể tiếp cận, bất kể mục tiêu lấy chứng chỉ của họ là gì. Khóa học bao quát một cách hệ thống các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu. Nếu mục tiêu của bạn là trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu, khóa học này sẽ rất hữu ích.


Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

    • Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows .

    • Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa> .


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người mong muốn đạt được chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn trong thời gian ngắn

  • Bất cứ ai muốn có việc làm hoặc xây dựng sự nghiệp liên quan đến phân tích dữ liệu lớn

  • Bất cứ ai muốn tìm hiểu dữ liệu lớn là gì và nó được sử dụng như thế nào

  • Những người mơ ước được gia nhập/thay đổi công việc/đào tạo lại kỹ năng trong ngành CNTT

Xin chào
Đây là

6,854

Học viên

829

Đánh giá

95

Trả lời

4.7

Xếp hạng

85

Các khóa học

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

56 bài giảng ∙ (7giờ 24phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

2 đánh giá

5.0

2 đánh giá

  • kjh134님의 프로필 이미지
    kjh134

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    61% đã tham gia

    많은 도움이 되었습니다

    • Masocampus
      Giảng viên

      도움이 되었다니 정말 기쁩니다! 감사합니다 😊

  • taeju.ha님의 프로필 이미지
    taeju.ha

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    • Masocampus
      Giảng viên

      수강평 남겨주셔서 감사합니다😊 열심히 준비한 보람이 있네요. 항상 최선을 다하는 마소캠퍼스가 되겠습니다!

1.046.396 ₫

Khóa học khác của masocampus

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!