Data Analysis Đào tạo tại Hanoi

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Hanoi) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu đồ hóa dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với công cụ dựa trên đám mây.

Stratio là một nền tảng tập trung vào dữ liệu, tích hợp big data, AI và quản lý thành một giải pháp duy nhất. Các mô-đun Rocket và Trí Tuệ của nó cho phép khám phá dữ liệu nhanh chóng, chuyển đổi và phân tích nâng cao trong môi trường doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu trung cấp muốn sử dụng hiệu quả các mô-đun Rocket và Trí Tuệ trong Stratio với PySpark, tập trung vào cấu trúc lặp, hàm do người dùng định nghĩa và logic dữ liệu nâng cao.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Điều hướng và làm việc trong nền tảng Stratio bằng cách sử dụng các mô-đun Rocket và Trí Tuệ.
• Áp dụng PySpark trong bối cảnh nhập liệu, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng các cấu trúc lặp và logic điều kiện để kiểm soát quy trình xử lý dữ liệu và tác vụ kỹ thuật đặc trưng.
• Tạo và quản lý hàm do người dùng định nghĩa (UDFs) cho các thao tác dữ liệu có thể tái sử dụng trong PySpark.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Làm Quyết Định Dựa trên Dữ Liệu là việc tích hợp dữ liệu, chứng cứ và phân tích liên quan vào quy trình ra quyết định để cải thiện kết quả và trách nhiệm trong khu vực công.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm vào các chuyên gia khu vực công có kinh nghiệm hạn chế hoặc mới bắt đầu sử dụng dữ liệu cho việc ra quyết định, thiết kế, đánh giá hoặc quản lý chương trình chính phủ và mong muốn nâng cao khả năng giải thích, xác nhận và áp dụng dữ liệu vào các quyết định thực tế.

Tới cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ ý nghĩa của việc dựa trên dữ liệu (so với ra quyết định dựa trên dữ liệu hoặc dựa trên trực giác).
• Xác định và đánh giá dữ liệu liên quan đến bối cảnh chính sách hoặc dịch vụ.
• Hỏi các câu hỏi tốt hơn đối với phân tích dữ liệu và giải thích các bảng điều khiển và báo cáo hiệu quả.
• Áp dụng dữ liệu để biện minh, tinh chỉnh hoặc bảo vệ quyết định trong bối cảnh khu vực công.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực tế các kịch bản ra quyết định, tập dữ liệu và báo cáo chính sách giả lập.
• Luyện tập hướng dẫn tập trung vào các trường hợp sử dụng ra quyết định thực tiễn.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên quy trình làm việc hoặc công cụ nội bộ của phòng ban bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung cao muốn áp dụng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu nền tảng của phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng các mô hình ARIMA để dự báo xu hướng dữ liệu.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho dự báo linh hoạt.
• Biểu đồ hóa dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.

Trí thông minh số hóa là khả năng hiểu và tận dụng các công cụ, dữ liệu và hệ thống số để đưa ra quyết định có căn cứ trong bối cảnh cung cấp dịch vụ công và quản trị.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia khu vực công có kinh nghiệm hạn chế hoặc đang phát triển về trí thông minh số hóa, làm việc với dữ liệu, công cụ số hoặc chỉ số hiệu suất dịch vụ và muốn tăng cường khả năng phân tích, diễn giải và áp dụng thông tin để đưa ra quyết định tốt hơn.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nền tảng của trí thông minh số hóa và cách nó được áp dụng trong công việc khu vực công.
• Sử dụng các công cụ số để thu thập, trực quan hóa và truyền đạt những hiểu biết thực thi được.
• Đánh giá mức độ trưởng thành số hóa của đội ngũ hoặc phòng ban của mình.
• Xây dựng lộ trình để tăng cường năng lực số hóa và thực hành dựa trên dữ liệu.

Thể loại khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực tế các công cụ số và mô phỏng bảng điều khiển.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào các trường hợp sử dụng dịch vụ công thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh dựa trên quy trình làm việc hoặc công cụ nội bộ của phòng ban bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Storytelling with Data là thực hành sử dụng các kỹ thuật hình ảnh và kể chuyện để biến các bộ dữ liệu phức tạp thành các câu chuyện rõ ràng, thuyết phục và kích động hành động.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến các chuyên gia trong khu vực công tác với dữ liệu, có đào tạo hạn chế hoặc không chính thức về storytelling với dữ liệu, và muốn nâng cao khả năng trình bày dữ liệu một cách rõ ràng và thuyết phục thông qua câu chuyện và hình ảnh.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Chuyển đổi dữ liệu thô thành các câu chuyện hình ảnh có tác động.
• Sử dụng chọn biểu đồ và bố cục để hỗ trợ các thông điệp chính.
• Xây dựng các câu chuyện dữ liệu phù hợp với nhu cầu của khán giả.
• Áp dụng các tiêu chuẩn tốt nhất cho sự rõ ràng hình ảnh và tác động nhận thức.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Sử dụng thực tế các kỹ thuật kể chuyện trong các trình bày dữ liệu.
• Các bài tập hướng dẫn tập trung vào rõ ràng, lưu chuyển hình ảnh và tác động đến khán giả.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này dựa trên các quy trình hoạt động hoặc các công cụ nội bộ của bộ phận của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi sẽ có được sự hiểu biết thực tế, ứng dụng được về Big Data và các công nghệ, phương pháp và công cụ liên quan.

Người tham gia sẽ có cơ hội áp dụng kiến thức này vào thực tế thông qua các bài tập thực hành. Tương tác nhóm và phản hồi từ giảng viên là một phần quan trọng của khóa học.

Khóa học bắt đầu với phần giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Big Data, sau đó đi sâu vào các ngôn ngữ lập trình và phương pháp được sử dụng để thực hiện Data Analysis. Cuối cùng, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ và cơ sở hạ tầng cho phép lưu trữ Big Data, Xử lý phân tán và Scalability.

ArcGIS Professional Plus là phiên bản nâng cao của ArcGIS Pro, cung cấp các tính năng mở rộng cho phân tích dữ liệu không gian, mô hình hóa 3D, tự động hóa và hợp tác doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia GIS ở mức trung cấp muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu không gian, tự động hóa và chia sẻ bằng cách sử dụng công cụ ArcGIS Professional Plus.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tận dụng các công cụ của ArcGIS Pro Plus để trực quan hóa và phân tích dữ liệu.
• Tạo bản đồ 2D và 3D với biểu tượng và kỹ thuật geoprocessing nâng cao.
• Tự động hóa quy trình làm việc bằng ModelBuilder và lập trình Python.
• Tích hợp ArcGIS với các dịch vụ dữ liệu bên ngoài và hệ thống doanh nghiệp.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu cách sử dụng dbt Cloud để quản lý các dự án kho dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu của họ trên nền tảng đám mây.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và quản lý các dự án trên dbt Cloud.
• Sử dụng giao diện dbt Cloud để lên lịch và chạy các phép chuyển đổi dữ liệu.
• Hợp tác trong các dự án với các thành viên trong nhóm.
• Triển khai các dự án dbt của họ lên môi trường sản xuất.
• Gỡ lỗi và khắc phục sự cố cho các dự án dbt.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhà phân tích GIS ở trình độ sơ cấp đến nâng cao, những người muốn học cách sử dụng ArcGIS hiệu quả để trực quan hóa dữ liệu, phân tích không gian và quản lý dự án địa không gian.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng và sử dụng các công cụ ArcGIS để quản lý dữ liệu địa không gian.
• Tạo và tùy chỉnh bản đồ với các lớp và thuộc tính.
• Thực hiện phân tích không gian nâng cao và các tác vụ xử lý địa không gian.
• Tự động hóa quy trình làm việc bằng ModelBuilder và Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu muốn học kiến thức từ cơ bản đến trung cấp về cách sử dụng AWS Glue để thiết lập một quy trình dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AWS Glue.
• Thiết lập một quy trình AWS Glue.
• Thiết lập các trình thu thập dữ liệu (crawlers) và công việc (jobs) của AWS Glue.
• Tìm hiểu cách sử dụng các phép biến đổi (transformations) của AWS Glue.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia trình độ cao GIS mong muốn sử dụng ArcGIS Pro để nâng cao khả năng phân tích không gian, thực hiện phân tích địa thống kê toàn diện và áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa 3D tiên tiến để đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn trong các tình huống thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển các kỹ năng nâng cao trong các kỹ thuật phân tích không gian bằng cách sử dụng ArcGIS Pro.
• Sử dụng Python scripting để tự động hóa và xử lý dữ liệu phức tạp.
• Áp dụng mô hình hóa không gian để giải quyết vấn đề trong các tình huống thực tế.
• Thực hiện phân tích địa thống kê để diễn giải dữ liệu nâng cao.
• Tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài và tận dụng phân tích dữ liệu không gian 3D.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các chuyên gia phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh có trình độ từ cơ bản đến trung cấp muốn thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp một cách trực quan hơn trong nhiều ngành công nghiệp sử dụng Google Gemini AI.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của Google Gemini AI.
• Kết nối nhiều nguồn dữ liệu với Gemini AI.
• Khám phá dữ liệu bằng câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên.
• Phân tích mẫu dữ liệu và rút ra kết luận.
• Tạo ra các biểu đồ trực quan hấp dẫn.
• Truyền đạt hiệu quả các thông tin dựa trên dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và bất kỳ ai quan tâm đến việc học cách sử dụng và tích hợp Tableau, Python, R và SQL cho việc trực quan hóa và phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện phân tích dữ liệu bằng Python, R và SQL.
• Tạo ra những hiểu biết sâu sắc thông qua trực quan hóa dữ liệu với Tableau.
• Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu Make cho các hoạt động kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho nhân viên hỗ trợ IT cấp sơ cấp, nhằm cung cấp hỗ trợ vững chắc cho ArcGIS Enterprise, giải quyết hiệu quả các vấn đề bất thường hoặc sự cố.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và thành phần của ArcGIS Enterprise.
• Học cách cài đặt, cấu hình và quản lý ArcGIS Enterprise.
• Nắm được kỹ năng giải quyết và khắc phục các vấn đề phổ biến.
• Phát triển khả năng giám sát và duy trì môi trường ArcGIS Enterprise.
• Thành thạo các kỹ thuật sao lưu, khôi phục và tối ưu hóa hiệu suất.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phân tích muốn sử dụng TM1 để phân tích và tùy chỉnh báo cáo và mẫu từ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Học cách phân tích dữ liệu bằng IBM Planning Analytics.
• Tạo các view tùy chỉnh của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
• Xây dựng báo cáo và biểu mẫu giao tiếp với TM1.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại địa điểm) nhằm vào các kỹ sư dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn trở nên chuyên nghiệp trong việc sử dụng Azure Synapse Analytics cho nhiều mục đích xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cốt lõi, kiến trúc và thành phần của Azure Synapse Analytics.
• Tạo, cấu hình và quản lý kho dữ liệu có khả năng mở rộng bằng Azure Synapse.
• Nắm vững kỹ thuật thu thập, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL) từ nhiều nguồn vào Azure Synapse.
• Tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, bảo mật dữ liệu và tích hợp Azure Synapse với Power BI và các công cụ khác để trực quan hóa dữ liệu và chia sẻ thông tin.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên cơ sở dữ liệu, nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng của họ bằng cách làm chủ việc sử dụng các Hàm Phân tích.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu khái niệm và tầm quan trọng của các Hàm Phân tích.
• Áp dụng các Hàm Phân tích khác nhau để giải quyết các vấn đề phân tích phức tạp.
• Kết hợp các Hàm Phân tích với các tính năng khác để phân tích dữ liệu toàn diện.
• Tối ưu hóa truy vấn để cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng các Hàm Phân tích.

Khóa đào tạo trực tiếp này ở Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia mới bắt đầu muốn học các khái niệm và công cụ cơ bản của ArcGIS.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về GIS và dữ liệu không gian.
• Điều hướng giao diện ArcGIS.
• Tạo và quản lý dữ liệu không gian.
• Thực hiện phân tích không gian cơ bản.
• Tạo bản đồ và trực quan hóa.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại địa điểm do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu muốn sử dụng Khung công tác Aggregation của MongoDB để thực hiện phân tích dữ liệu đồng thời đơn giản hóa các thao tác phức tạp và đường ống tổng hợp.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MongoDB cho việc phân tích dữ liệu.
• Hiểu các khái niệm và giai đoạn của Khung công tác Aggregation của MongoDB.
• Học về cấu trúc cơ bản, cú pháp và thao tác tổng hợp.
• Học cách xử lý các thao tác nâng cao trong tổng hợp.
• Áp dụng một số công cụ và kỹ thuật tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất tổng hợp.

Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các chuyên gia Khoa học Trái đất và Kỹ thuật ở mức độ cơ bản, những người muốn sử dụng Python để phân tích không gian trong cả môi trường ArcGIS và QGIS.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cú pháp Python và cấu trúc điều khiển để thực hiện các tác vụ không gian hiệu quả.
• Sử dụng Pandas, Numpy, và Matplotlib cho phân tích dữ liệu và trực quan hóa trong GIS.
• Xử lý và phân tích dữ liệu vector bằng các thư viện Geopandas, Arcpy, và PyQGIS.
• Tự động hóa các quy trình và tác vụ không gian sử dụng kịch bản Python trong ArcGIS và QGIS.
• Phát triển các công cụ xử lý địa lý tùy chỉnh dựa trên Python cho ArcGIS và QGIS để tối ưu hóa các tác vụ.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm vào các nhà khoa học môi trường và nhà khảo cổ ở mức trung cấp, những người muốn học cách sử dụng ArcMap trong ArcGIS để thu thập, tổ chức, quản lý và phân tích thông tin địa lý.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của ArcMap và ArcGIS.
• Thu thập, tổ chức, quản lý và phân tích thông tin địa lý về các yếu tố xã hội và khảo cổ học.
• Thực hiện truy vấn không gian để đánh giá tác động.

Big Data và Phân tích Nâng cao là việc áp dụng các kỹ thuật và công cụ phức tạp để phân tích dữ liệu lớn, phức tạp nhằm đưa ra những quyết định chiến lược và có tính hành động.

Buổi đào tạo này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp cao muốn tận dụng các phương pháp phân tích tiên tiến và công nghệ dữ liệu lớn để thực hiện phân tích dự đoán, đề xuất và thời gian thực.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Lập kế hoạch và triển khai quy trình xử lý dữ liệu quy mô lớn cho cả dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu tiên tiến vào các tập dữ liệu khổng lồ.
• Tận dụng các khung làm việc tính toán phân tán cho phân tích thời gian thực và truyền dữ liệu.
• Đưa phân tích dữ liệu lớn vào hệ thống thông tin kinh doanh và ra quyết định.

Thể loại khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Mục tiêu của khóa học tại Hanoi là giúp học viên đưa ra câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các câu hỏi:

Điều gì đã xảy ra?

• xử lý và phân tích dữ liệu
• tạo ra các bản trực quan hóa dữ liệu thông tin

Điều gì sẽ xảy ra?

• dự báo hiệu suất tương lai
• đánh giá các dự báo

Điều gì nên xảy ra?

• chuyển đổi dữ liệu thành quyết định kinh doanh dựa trên bằng chứng
• tối ưu hóa quy trình

khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ ở Hanoi dành cho các nhà phân tích dữ liệu hoặc bất kỳ ai muốn sử dụng SPSS Modeler để thực hiện các hoạt động khai thác dữ liệu.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu những nguyên tắc cơ bản của việc khai thác dữ liệu.
• Học cách nhập và đánh giá chất lượng dữ liệu bằng Modeler.
• Phát triển, triển khai và đánh giá các mô hình dữ liệu một cách hiệu quả.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi sẽ có được sự hiểu biết thực tế, ứng dụng được về Big Data và các công nghệ, phương pháp luận và công cụ liên quan.

Người tham gia sẽ có cơ hội đưa kiến thức này vào thực hành thông qua các bài tập thực hành. Tương tác nhóm và phản hồi từ giảng viên là một phần quan trọng của khóa học.

Khóa học bắt đầu với phần giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Big Data, sau đó đi sâu vào các ngôn ngữ lập trình và phương pháp luận được sử dụng để thực hiện Data Analysis. Cuối cùng, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ và cơ sở hạ tầng cho phép lưu trữ Big Data, Xử lý phân tán và Scalability.

R là một môi trường nguồn mở rất phổ biến cho thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. Khóa học này giới thiệu ngôn ngữ lập trình R cho sinh viên. Nó bao gồm các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ, thư viện và các khái niệm nâng cao. Phân tích dữ liệu và vẽ biểu đồ với dữ liệu thực tế.

Đối Tượng

Nhà phát triển / phân tích dữ liệu

Thời Lượng

3 ngày

Hình Thức

Bài giảng và thực hành

Đối tượng tham gia

Các nhà phân tích, nghiên cứu viên, nhà khoa học, sinh viên tốt nghiệp và sinh viên đại học cùng bất kỳ ai quan tâm đến việc học cách hỗ trợ phân tích thống kê trong Microsoft Excel.

Mục tiêu khóa học

Khóa học này sẽ giúp cải thiện sự am hiểu của bạn về Excel và thống kê, từ đó nâng cao hiệu quả và hiệu suất công việc hoặc nghiên cứu của bạn.

Khóa học này mô tả cách sử dụng Analysis ToolPack trong Microsoft Excel, các hàm thống kê và cách thực hiện các thủ tục thống kê cơ bản. Nó sẽ giải thích những giới hạn nào của Excel tồn tại và cách vượt qua chúng.

Phân tích dữ liệu là một công cụ quan trọng trong kinh doanh ngày nay. Chúng tôi sẽ tập trung vào việc phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế. Mục tiêu là giúp các học viên đưa ra câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các câu hỏi: 

Điều gì đã xảy ra?

• xử lý và phân tích dữ liệu
• tạo ra các bản trực quan hóa dữ liệu có thông tin

Điều gì sẽ xảy ra?

• dự báo hiệu suất trong tương lai
• đánh giá các dự báo

Điều gì nên xảy ra?

• chuyển đổi dữ liệu thành quyết định kinh doanh dựa trên bằng chứng
• tối ưu hóa quy trình

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

Bằng cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia nhân sự muốn sử dụng phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học này bao gồm cả định tính và định lượng, cũng như các tiếp cận thực nghiệm và thống kê.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng IBM Cloud Pak để chuẩn bị dữ liệu cho các giải pháp AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Cloud Pak for Data.
• Thống nhất việc thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu.
• Tích hợp Cloud Pak for Data với nhiều dịch vụ khác nhau để giải quyết các vấn đề kinh doanh phổ biến.
• Triển khai quy trình làm việc để cộng tác với các thành viên trong nhóm về việc phát triển một giải pháp AI.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (tại chỗ hoặc từ xa), người tham gia sẽ học cách kết hợp khả năng của Python và Excel.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các gói để tích hợp Python và Excel.
• Đọc, ghi và thao tác với các tệp Excel bằng Python.
• Gọi các hàm Python từ Excel.

Khóa đào tạo do giáo viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những người kỹ thuật mong muốn hiểu rõ về các giải pháp đám mây có sẵn, quy trình phân tích dữ liệu cần thiết để làm việc với dữ liệu trên đám mây, và thực hành sử dụng các công cụ như Power BI để phân tích dữ liệu.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Power BI.
• Đánh giá các giải pháp dữ liệu khác nhau do các nhà cung cấp đám mây như Azure cung cấp.
• Tìm hiểu về các cấu trúc, phương pháp mô hình hóa, và thiết kế kho dữ liệu được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng công cụ và kỹ thuật để làm sạch dữ liệu chuẩn bị cho việc phân tích.
• Xây dựng các giải pháp báo cáo và phân tích dựa trên dữ liệu tại chỗ cũng như dữ liệu trên đám mây.
• Tích hợp các giải pháp phân tích dữ liệu với kho dữ liệu.
• Giảm thiểu rủi ro bảo mật dữ liệu và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.

Khóa học trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và quản trị viên muốn sử dụng OpenSearch để thực hiện tìm kiếm phân tán và phân tích dữ liệu trong một hệ thống thống nhất và an toàn.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng giải pháp tìm kiếm và phân tích dữ liệu với OpenSearch và các bảng điều khiển OpenSearch.
• Hiểu ba phương pháp (snapshot, khởi động lại và cập nhật dần) trong việc nâng cấp từ Elasticsearch OSS lên OpenSearch.
• Học cách lập chỉ mục dữ liệu, tạo luồng dữ liệu, thực hiện truy vấn và tối ưu hóa các hoạt động giữa các cụm trong OpenSearch.
• Khám phá và sử dụng các плагины, API, khách hàng và công cụ nhập (Beats, Logstash, Grafana v.v.) để tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm đồng thời duy trì sự an toàn của cụm.
• Sử dụng bảng điều khiển OpenSearch để quản lý tập trung dữ liệu, trực quan hóa, ghi log, giám sát và bảo dưỡng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người muốn học đủ Python để bắt đầu phân tích số liệu từ dữ liệu bán hàng, phân tích lưu lượng truy cập, tương tác của khách hàng, v.v..

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình phần mềm, thư viện và môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu viết mã Python cho phân tích dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu từ các nguồn như Excel, tệp CSV, JSON và cơ sở dữ liệu.
• Làm sạch dữ liệu để cải thiện tính hữu dụng của dữ liệu trước khi phân tích.
• Thực hiện phân tích thống kê đơn giản.
• Tạo báo cáo trình bày dữ liệu mong muốn ở định dạng phù hợp, từ số liệu thô đến hình ảnh trực quan hóa dữ liệu.
• Thu thập những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu, bao gồm các xu hướng về hiệu suất, các lĩnh vực có vấn đề.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp sự hiểu biết rõ ràng về cách sử dụng SQL với các cơ sở dữ liệu khác nhau (Oracle, SQL Server, MS Access...). Việc hiểu các hàm phân tích và cách kết hợp các bảng khác nhau trong cơ sở dữ liệu sẽ giúp người tham gia chuyển các thao tác phân tích dữ liệu sang phía cơ sở dữ liệu, thay vì thực hiện chúng trong ứng dụng MS Excel. Điều này cũng có thể giúp ích trong việc tạo bất kỳ hệ thống IT nào sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho nhà sinh thái học đồng cỏ và quản lý bảo tồn muốn tạo dự án dữ liệu không gian trong ArcGIS.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Xuất dữ liệu không gian dưới dạng trực quan hóa.
• Thực hiện thống kê địa lý trên dữ liệu thực tế.
• Triển khai phân tích dữ liệu không gian, xử lý dữ liệu và lập bản đồ với ArcGIS.
• Phân tích dữ liệu không gian cho các dự án trong ArcGIS.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm GIS và kiểu dữ liệu không gian bằng phiên bản mới nhất của ArcGIS Pro.
• Nghiên cứu giao diện người dùng và đánh giá các ứng dụng.
• Khám phá ArcGIS* Pro và cách sử dụng nội dung trực tuyến.
• Quản lý, thao tác và phân tích dữ liệu của riêng bạn.
• Hiển thị và chia sẻ dữ liệu của bạn một cách ý nghĩa và sáng tạo.

Lưu ý: Chúng tôi sẽ sử dụng phiên bản mới nhất của ArcGIS Pro.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà phân tích GIS mong muốn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong quá trình GIS.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng ứng dụng GIS bằng Python và công cụ ArcGIS.
• Phát triển với gói ArcGIS ArcPy, sử dụng Python.
• Áp dụng các mô-đun ArcGIS để tự động hóa bản đồ bằng cách sử dụng lớp đối tượng trong Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh mong muốn làm sạch và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng chiến lược làm sạch dữ liệu hiệu quả.
• Triển khai các công cụ hữu ích để làm sạch dữ liệu.
• Đạt được kết quả nhanh chóng hơn.
• Học hỏi và áp dụng các phương pháp thực hành tốt nhất trong việc làm sạch dữ liệu.

KNIME Analytics Platform là một lựa chọn mã nguồn mở hàng đầu cho sự đổi mới dựa trên dữ liệu, giúp bạn khám phá tiềm năng ẩn giấu trong dữ liệu của mình, khai thác những hiểu biết mới và dự đoán những tương lai mới. Với hơn 1000 mô-đun, hàng trăm ví dụ sẵn sàng chạy, một loạt công cụ tích hợp toàn diện và lựa chọn rộng nhất các thuật toán nâng cao có sẵn, KNIME Analytics Platform là bộ công cụ hoàn hảo cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh nào.

Khóa học về KNIME Analytics Platform này là cơ hội lý tưởng cho người mới bắt đầu, người dùng nâng cao và các chuyên gia KNIME để được giới thiệu về KNIME, học cách sử dụng nó hiệu quả hơn và cách tạo ra các báo cáo rõ ràng, toàn diện dựa trên quy trình làm việc KNIME.

Chương trình đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia dữ liệu muốn sử dụng KNIME để giải quyết các nhu cầu kinh doanh phức tạp.

Nó dành cho đối tượng không biết lập trình và có ý định sử dụng các công cụ tiên tiến để triển khai các kịch bản phân tích.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình KNIME.
• Xây dựng các kịch bản Data Science.
• Huấn luyện, kiểm tra và xác thực mô hình.
• Triển khai chuỗi giá trị hoàn chỉnh của các mô hình khoa học dữ liệu.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này hoặc để biết thêm thông tin về chương trình này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học "Nền tảng phân tích KNIME" cung cấp một cái nhìn toàn diện về nền tảng phân tích dữ liệu miễn phí này. Chương trình bao gồm giới thiệu về xử lý và phân tích dữ liệu, cài đặt và cấu hình KNIME, xây dựng workflow, phương pháp tạo mô hình kinh doanh và xây dựng mô hình dữ liệu. Khoá học cũng đề cập đến các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao, nhập và xuất workflow, tích hợp công cụ, quy trình ETL, khám phá dữ liệu, trực quan hóa, mở rộng và tích hợp với các công cụ như R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Phần kết thúc bao gồm thảo luận về báo cáo, tích hợp với BIRT và KNIME WebPortal.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu muốn lập trình bằng Python và R cho KNIME.

Sau khi hoàn thành khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Kế hoạch, xây dựng và triển khai các mô hình học máy trong KNIME.
• Làm ra các quyết định dựa trên dữ liệu cho các hoạt động.
• Triển khai các dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng LibreOffice Calc để thực hiện nhiều hình thức phân tích dữ liệu (từ cơ bản đến nâng cao), tận dụng các chức năng tương tự như Excel và các phần mềm bảng tính khác.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt bộ ứng dụng LibreOffice trên bất kỳ hệ điều hành nào.
• Hiểu rõ các tính năng và chức năng có sẵn trong LibreOffice Calc.
• Học cách làm sạch, kiểm tra, thao tác và trực quan hóa dữ liệu trong Calc.
• Áp dụng các hàm và công cụ khác nhau trong Calc để thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp.
• Nhận được một số mẹo và thông tin hữu ích về việc thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao.

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một hệ thống được thiết kế để thu thập, lưu trữ, thao tác, phân tích, quản lý và trình bày dữ liệu không gian hoặc địa lý. Từ viết tắt GIS đôi khi được sử dụng cho khoa học thông tin địa lý (GIScience) để đề cập đến ngành khoa học nghiên cứu các hệ thống thông tin địa lý và là một lĩnh vực lớn trong ngành khoa học địa tin học rộng lớn hơn.

QGIS hoạt động như một phần mềm hệ thống thông tin địa lý (GIS), cho phép người dùng phân tích và chỉnh sửa thông tin không gian, ngoài việc tạo và xuất bản bản đồ đồ họa. QGIS hỗ trợ cả lớp raster và vector; dữ liệu vector được lưu trữ dưới dạng các đối tượng điểm, đường hoặc đa giác. Nhiều định dạng ảnh raster được hỗ trợ và phần mềm có thể tham chiếu địa lý ảnh. Tóm lại, nó cho phép người dùng tạo, chỉnh sửa, trực quan hóa, phân tích và xuất bản thông tin địa không gian trên Windows, Mac, Linux, BSD.

Chương trình này, trong giai đoạn đầu tiên, giới thiệu giao diện QGIS để sử dụng chung. Trong giai đoạn thứ hai, chúng tôi giới thiệu PyQGIS - các thư viện python của QGIS cho phép tích hợp các chức năng GIS vào mã python hoặc ứng dụng python của bạn, để bạn thậm chí có thể tạo một Plugin Python xung quanh một chức năng GIS cụ thể.

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là hệ thống được thiết kế để thu thập, lưu trữ, thao tác, phân tích, quản lý và trình bày dữ liệu không gian hoặc địa lý. Thuật ngữ GIS đôi khi được sử dụng để chỉ khoa học thông tin địa lý (GIScience), tức là ngành học thuật nghiên cứu về các hệ thống thông tin địa lý và là một lĩnh vực lớn trong ngành khoa học thông tin địa lý rộng hơn.

Khóa đào tạo trực tuyến do giảng viên hướng dẫn này dành cho người mới bắt đầu, nhằm mục đích giúp họ nắm vững các kiến thức về GIS và kỹ năng thực tế khi sử dụng QGIS.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đây là khóa học trực tuyến do giảng viên hướng dẫn, mức độ trung cấp về QGIS nhằm dạy cho người tham gia cách làm việc với hình ảnh vệ tinh và thực hiện phân loại hình ảnh sử dụng QGIS.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trên môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên viên phân tích nghiệp vụ và chuyên viên phân tích dữ liệu muốn học các kỹ thuật cơ bản của Spotfire Analyst để phân tích dữ liệu.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TIBCO Spotfire.
• Kết hợp dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau.
• Trực quan hóa các tập dữ liệu lớn.
• Tạo và chia sẻ các bảng điều khiển phức tạp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích nghiệp vụ và nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng TIBCO Spotfire X với các khả năng trí tuệ nhân tạo của nó để trực quan hóa, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TIBCO Spotfire X.
• Hiểu các tính năng và kiến trúc của TIBCO Spotfire X.
• Hiểu các khái niệm đằng sau phân tích tăng cường và dự đoán.
• Tìm hiểu cách tải, xử lý và trực quan hóa dữ liệu bằng Spotfire X.
• Tạo các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu tương tác và nâng cao.