Inflearn - Nền tảng Nghề nghiệp Trọn đời

Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

Đây là bài giảng giới thiệu/cơ bản về tiếp thị kỹ thuật số. Chúng tôi đề cập đến cách thiết kế tiếp thị kỹ thuật số dựa trên dữ liệu và các ví dụ thực tế khác nhau. Nó chứa đựng những câu chuyện về 14 năm kinh nghiệm tiếp thị của tôi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ các đại lý tiếp thị kỹ thuật số đến các nhà tiếp thị nội bộ tại các tập đoàn lớn và những điều tôi muốn kể cho bạn. Đề xuất cho những ai muốn hiểu tiếp thị kỹ thuật số nói chung.

Học hỏi insight từ ông Ha Yong-ho, CEO DataOven, nhà phân tích dữ liệu thế hệ đầu tiên với nhiều insight và thành công. Đây là video meetup dành cho người làm data, diễn ra ngày 18 tháng 7 năm 2024.

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

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

Hãy tìm hiểu về việc phân tích các vị trí nghề nghiệp liên quan đến Data Science (DS) và Artificial Intelligence (AI), cũng như lộ trình học tập và tuyển dụng để xây dựng sự nghiệp trong các lĩnh vực liên quan.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Khóa học nhập môn Pipeline thời gian thực Kafka & Spark dành cho người mới bắt đầu. Khóa học trọn gói để nắm vững từ khái niệm cốt lõi đến kiến trúc.

Đây không phải là một bài giảng về đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Bạn sẽ được làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và học các kỹ thuật tiền xử lý văn bản đa dạng. Khóa học cũng đề cập đến các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian, phương pháp biểu diễn quy mô (scale) và một số kỹ thuật để giải mã dữ liệu giá cổ phiếu. Đây là khóa học giúp bạn tìm ra cách đạt được thông tin chi tiết (insight) thông qua phân tích dữ liệu. Nội dung học từ dữ liệu giá cổ phiếu được thiết kế để bạn có thể áp dụng vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu sử dụng chuỗi thời gian khác như nhu cầu, hàng tồn kho, doanh số và lưu lượng truy cập.

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng 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, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Tôi đã gói trọn những điều muốn chia sẻ với các bạn Junior PM/PO đang phải nỗ lực tự thân vận động vì thiếu người dẫn dắt (mentor) giỏi. Tôi sẽ chia sẻ tận tình các kỹ năng đa dạng và mô hình tư duy (Mental Models) mà những PM/PO làm việc hiệu quả đang sử dụng.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Từ cơ bản đến phân tích dữ liệu nâng cao! Dựa trên những gì bạn đã nghiên cứu, hãy tự mình phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu từ Đảo Jeju!

Dành cho những người học gặp khó khăn trong việc phân tích dữ liệu lớn và xử lý các truy vấn chậm, hướng dẫn từ khâu thiết kế đến tinh chỉnh dựa trên kinh nghiệm thực tế.

Tiến hành phân tích log ứng dụng theo định dạng dữ liệu của Google Analytics 4, Firebase. Nội dung bao gồm các kiến thức hữu ích khi sử dụng thực tế như mảng, hàm window, phễu, retention, Google Sheets, v.v.

Đây là khóa học nhập môn BigQuery (SQL) dành cho người mới bắt đầu. Khóa học này được đề xuất cho những ai tò mò về phương pháp xử lý dữ liệu. Tôi sẽ hướng dẫn về SQL dưới góc nhìn phân tích dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu (data engineering) thay vì góc nhìn phát triển backend.