Xu hướng công nghệ phân tích dữ liệu lớn sử dụng dữ liệu bằng sáng chế

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu một cách khám phá thông qua dữ liệu công khai, quét web, v.v.!

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

Tạo Portfolio Phân Tích Dữ Liệu Của Riêng Bạn Với GEMINI CLI Vibe Coding Không Mất Phí Thu thập dữ liệu, phân tích, báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, nếu học được nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thu thập dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, viết báo cáo và tạo dashboard như một nhà phân tích dữ liệu. Từ Thu Thập Dữ Liệu Python Đến Viết Báo Cáo Phân Tích Với GEMINI CLI Và VSCode Cách Viết Prompt Và Giải Quyết Lỗi Để Thu Thập Và Phân Tích Dữ Liệu Không Thất Bại

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.

Với ngôn ngữ R, xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả những người không chuyên về máy tính cũng có thể phát triển khả năng sử dụng các chương trình máy tính liên quan đến lĩnh vực học tập của mình!

Đây là bài giảng dự án thực tế thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Arduino và cảm biến gió.

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

Muốn làm Nhà phân tích Dữ liệu? Dựa trên kinh nghiệm của tôi, tôi sẽ điểm qua công việc của từng vị trí dữ liệu trong công ty thực tế.

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.

Được cấu thành như một hướng dẫn bằng sáng chế nhằm bảo vệ pháp lý các thành quả phát triển của trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và đảm bảo năng lực cạnh tranh công nghệ độc quyền. Đồng thời, chúng tôi cung cấp hướng nghiên cứu phát triển hiệu quả và có tính cạnh tranh thông qua việc nắm bắt xu hướng nghiên cứu phát triển dựa trên sở hữu trí tuệ và dự đoán các công nghệ còn thiếu.

Hãy đặt nền tảng cho việc sử dụng Python và giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu!

🚀 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.

Khóa học này nhằm mục tiêu giúp bạn nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm và tính năng cốt lõi cần thiết cho Kỳ thi thực hành Trực quan hóa thông tin quản lý (Tableau), dựa trên hướng dẫn ra đề của cơ quan tổ chức. Khóa học được cấu trúc theo hướng thực hành để bạn có thể sử dụng linh hoạt các tính năng thường xuất hiện trong thực tế, đồng thời thông qua việc giải các đề thi thử dạng A, B, bạn có thể nâng cao cả sự hiểu biết về dạng câu hỏi và năng lực giải quyết vấn đề. Giáo án và tài liệu học có thể xem tại https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime.

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Chìa khóa đánh thức giá trị của ý tưởng: Bài giảng cốt lõi kỳ thi năng lực sở hữu trí tuệ (IPAT) Khóa học này không chỉ đơn thuần là vượt qua kỳ thi, mà là quá trình học cách bảo vệ những 'ý tưởng' vô hình, tạo ra giá trị và biến chúng thành 'tài sản' mạnh mẽ một cách thực tế. Khóa học giúp loại bỏ sự mơ hồ về sở hữu trí tuệ (IP) và hỗ trợ bạn phát triển thành chuyên gia có năng lực cạnh tranh trong bất kỳ lĩnh vực nào. Bạn có đang do dự không dám bắt đầu học vì giáo trình chính thức quá đồ sộ? Khóa học này không bao gồm toàn bộ nội dung của giáo trình chính thức kỳ thi năng lực sở hữu trí tuệ (IPAT) được công nhận bởi nhà nước. Thay vào đó, chúng tôi đã lựa chọn và cấu trúc chỉ những khái niệm cốt lõi thường xuất hiện trong đề thi và các điểm then chốt để đạt điểm cao. Chuẩn bị thi không phải càng lâu càng tốt. Bí quyết đỗ là chỉ học những gì cần thiết, một cách chính xác và lặp lại nhiều lần. Hãy khám phá bí quyết đó trong bài giảng này.

Chuẩn bị việc làm Data Analyst, nếu đang bế tắc không biết bắt đầu từ đâu, hãy nhận gợi ý từ seminar tháng 9 này!

SW giảng viên mong muốn tất cả mọi người có thể giải quyết được toàn bộ chương trình giảng dạy, tài liệu, bí quyết và mẹo vặt từ giảng viên hiện tại có 15 năm kinh nghiệm chỉ trong một khóa học.