Những điều cơ bản về Airflow được chia sẻ bởi nhà lãnh đạo dữ liệu tại Thung lũng Silicon

Xử lý dữ liệu lớn khác với xử lý dữ liệu bằng Pandas như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu về Spark, một framework thiết yếu để xử lý dữ liệu lớn nhé?

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.

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.

Xử lý dữ liệu lớn khác với xử lý dữ liệu bằng Pandas như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu về Spark, một framework thiết yếu để xử lý dữ liệu lớn nhé?

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

Tôi đã học một cách khó khăn nhưng các bạn hãy học một cách dễ dàng Đã loại bỏ những lý thuyết không cần thiết và chỉ tập trung vào những điều cốt lõi của SQL. Hãy nhanh chóng hoàn thiện sự tự tin về SQL của bạn.

Bạn có dữ liệu nhưng không biết cách đọc và xử lý nó trong Python? Đừng lo lắng. Bạn có thể xử lý nó bằng phép thuật của Pandas. Pandas là thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ, hiệu quả và hữu ích nhất. Tiền xử lý dữ liệu với Pandas Skill-UP! Insight ngập tràn!

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

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.

Giảng viên DBA với 30 năm kinh nghiệm sẽ hướng dẫn bạn 45 kỹ thuật tối ưu SQL cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế thông qua các ví dụ thực chiến. Hãy nắm vững bí quyết thực tế để làm cho các truy vấn chậm nhanh hơn 10 lần, từ phân tích execution plan đến tối ưu hóa index và tuning join!

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

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!

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

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.

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.