Data Analysis Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

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

• Thiết lập môi trường dữ liệu lớn bằng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Trực quan hóa dữ liệu lớn trong một môi trường cộng tác.
• Tích hợp Apache Spark với các công cụ dựa trên đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế bằng Google Colab.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản 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.
• Sử dụng thư viện Prophet của Facebook để dự báo linh hoạt.
• Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam 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.

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 Việt Nam (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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp một cách trực quan hơn trong nhiều ngành khác nhau bằng Google Gemini AI.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Google Gemini AI.
• Kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau với Gemini AI.
• Khám phá dữ liệu bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.
• Phân tích các mẫu dữ liệu và suy ra những hiểu biết sâu sắc.
• Tạo các hình ảnh hóa dữ liệu hấp dẫn.
• Truyền đạt những hiểu biết dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.

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 giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho nhân viên hỗ trợ IT trình độ mới bắt đầu, những người muốn cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho ArcGIS Enterprise, giải quyết hiệu quả mọi bất thường hoặc lỗi.

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

• Hiểu kiến trúc và các thành phần của ArcGIS Enterprise.
• Học cách cài đặt, cấu hình và quản lý ArcGIS Enterprise.
• Nâng cao kỹ năng khắc phục sự cố và giải quyết các vấn đề thường gặp.
• Phát triển chuyên môn trong việc giám sát và duy trì môi trường ArcGIS Enterprise.
• Làm chủ các kỹ thuật sao lưu, phục hồi và tối ưu hóa hiệu suất.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phân tích muốn sử dụng TM1 để phân tích và tùy chỉnh báo cáo và mẫu cho dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

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

• Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu bằng IBM Planning Analytics.
• Tạo các chế độ xem 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 này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu trung cấp muốn thành thạo việc sử dụng Azure Synapse Analytics cho nhiều mục đích khác nhau như xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.

Khi kết thúc 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 các kỹ thuật để nhập, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL) từ nhiều nguồn khác nhau 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 chi tiết.

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, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu các khái niệm và công cụ cơ bản của ArcGIS.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của 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 hình ảnh trực quan.

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 các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng MongoDB Aggregação Framework để thực hiện phân tích dữ liệu trong khi đơn giản hóa các thao tác và quy trình tổng hợp phức tạp.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học môi trường và nhà khảo cổ học trình độ 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.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, 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 các truy vấn không gian để đánh giá tác động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) bao gồm việc cài đặt, lập kế hoạch và cấu hình Zabbix, đồng thời tập trung vào triển khai thực tế và các công cụ hỗ trợ.

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

• Cài đặt và cấu hình Zabbix để giám sát cơ sở hạ tầng CNTT.
• Thiết lập và quản lý máy chủ, mục, trình kích hoạt và hành động trong Zabbix.
• Sử dụng các tính năng của Zabbix để thu thập dữ liệu, cảnh báo và báo cáo.
• Tích hợp Zabbix với các công cụ và nền tảng khác để tăng cường khả năng giám sát và tự động hóa.

Mục tiêu của khóa học này là giúp người tham gia 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 hình ảnh trực quan hóa dữ liệu thông tin

Điều gì sẽ xảy ra?

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

Điều gì nên xảy ra?

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

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia big data cấp trung muốn sử dụng Apache Kylin để xây dựng kho dữ liệu thời gian thực và thực hiện phân tích đa chiều trên các tập dữ liệu quy mô lớn.

Tại kết thúc buổi đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và cấu hình Apache Kylin với nguồn dữ liệu truyền stream thời gian thực.
• Lập kế hoạch và xây dựng các khối OLAP cho cả dữ liệu batch và streaming.
• Thực hiện các truy vấn phức tạp với độ trễ dưới một giây sử dụng giao diện SQL của Kylin.
• Tích hợp Kylin với các công cụ BI để trực quan hóa dữ liệu tương tác.
• Tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên hiệu quả trong Kylin.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam 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 để tính toán 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 tạo đồ thị nâng cao với dữ liệu thực tế.

Đối tượng

Nhà phát triển / phân tích dữ liệu

Thời lượng

3 ngày

Định dạng

Bài giảng và thực hành

Khóa học này bao gồm cách sử dụng ngôn ngữ Hive SQL (còn được gọi là: Hive HQL, SQL trên Hive, HiveQL) dành cho những người trích xuất dữ liệu từ Hive.

Đối tượng

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

Mục tiêu khóa học

Khóa học này sẽ giúp nâng cao sự làm quen của bạn với 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 quy trình thống kê cơ bản. Nó sẽ giải thích những hạn chế của Excel là gì và cách vượt qua chúng.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo này sẽ có được sự hiểu biết thực tế và ứng dụng cao về Data Science và các công nghệ, phương pháp luận 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 lớp học.

Khóa học bắt đầu với phần giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Data Science, sau đó đi sâu vào các công cụ và phương pháp luận được sử dụng trong Data Science.

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Chuyên viên phân tích kỹ thuật
• Tư vấn viên IT

Hình thức của Khóa học

• Kết hợp giảng lý, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

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

Phân tích dữ liệu là một công cụ quan trọng trong kinh doanh hiện nay. Chúng tôi sẽ tập trung vào việc phát triển các kỹ năng để thực hiện phân tích dữ liệu thực tế. Mục tiêu là giúp người tham gia 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 hình ảnh hóa dữ liệu thông tin

Điều gì sẽ xảy ra?

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

Điều gì nên xảy ra?

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

Khóa học có thể được cung cấp dưới dạng khóa học trực tiếp kéo dài 6 ngày hoặc từ xa trong vài tuần nếu bạn muốn. Chúng tôi có thể làm việc với bạn để cung cấp khóa học phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích và thao tác dữ liệu bằng Pandas và NumPy.

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

• Thiết lập 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, sắp xếp và lọc dữ liệu nâng cao.
• 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 hóa khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự và chuyên gia tuyển dụng muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Cấu trúc khóa học

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

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.

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

Hình thức của Khóa học

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

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.

Dremio là một nền tảng dữ liệu "tự phục vụ" mã nguồn mở giúp tăng tốc độ truy vấn các loại nguồn dữ liệu khác nhau. Dremio tích hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch và các nguồn dữ liệu khác. Nó hỗ trợ SQL và cung cấp giao diện web để xây dựng truy vấn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách cài đặt, cấu hình và sử dụng Dremio như một lớp thống nhất cho các công cụ phân tích dữ liệu và các kho dữ liệu cơ bản.

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

• Cài đặt và cấu hình Dremio
• Thực hiện truy vấn trên nhiều nguồn dữ liệu, bất kể vị trí, kích thước hoặc cấu trúc
• Tích hợp Dremio với BI và các nguồn dữ liệu như Tableau và Elasticsearch

Đối tượng

• Nhà khoa học dữ liệu
• Chuyên viên phân tích Business
• Kỹ sư dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu 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 Việt Nam (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.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học ba phương pháp khác nhau để truy cập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Chúng ta bắt đầu với phần giới thiệu về cơ sở dữ liệu RDMS; trọng tâm sẽ là truy cập và truy vấn cơ sở dữ liệu Oracle bằng ngôn ngữ SQL. Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét các chiến lược để truy cập cơ sở dữ liệu RDMS theo chương trình bằng ngôn ngữ Python. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu cách trực quan hóa và trình bày dữ liệu một cách đồ họa bằng TIBCO Spotfire.

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 ảo.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách tạo một ứng dụng dữ liệu chuỗi thời gian bằng kdb+ và q.

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

• Hiểu sự khác biệt giữa cơ sở dữ liệu hướng hàng và cơ sở dữ liệu hướng cột.
• Chọn dữ liệu, viết các tập lệnh và tạo các hàm để thực hiện phân tích nâng cao.
• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian như dữ liệu giao dịch chứng khoán và hàng hóa.
• Sử dụng khả năng lưu trữ trong bộ nhớ của kdb+ để lưu trữ, phân tích, xử lý và truy xuất các tập dữ liệu lớn với tốc độ cao.
• Suy nghĩ về các hàm và dữ liệu ở cấp độ cao hơn so với cách tiếp cận function(arguments) tiêu chuẩn thường thấy trong các ngôn ngữ không vector.
• Khám phá các ứng dụng nhạy cảm về thời gian khác cho kdb+, bao gồm giao dịch năng lượng, viễn thông, dữ liệu cảm biến, dữ liệu nhật ký và giám sát việc sử dụng máy và mạng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có chuyên môn kỹ thuật muốn có được sự hiểu biết thực tế về các giải pháp đám mây hiện có, các 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.

Khi kết thúc khóa đào tạo 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 dịch vụ đám mây như Azure cung cấp.
• Hiểu rõ các cấu trúc, phương pháp mô hình hóa và thiết kế kho dữ liệu khác nhau được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng các công cụ và kỹ thuật để làm sạch dữ liệu trước khi phân tích.
• Xây dựng các giải pháp báo cáo và phân tích dựa trên dữ liệu tại chỗ cũng như dữ liệu 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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (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.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các giải pháp tìm kiếm và phân tích với OpenSearch và OpenSearch Dashboards.
• Hiểu ba phương pháp (snapshot, restart và rolling) trong việc nâng cấp từ Elasticsearch OSS lên OpenSearch.
• Tìm hiểu cách lập chỉ mục dữ liệu, tạo luồng dữ liệu, chạy truy vấn và hợp lý hóa các hoạt động liên cụm trong OpenSearch.
• Khám phá và sử dụng các plugin, API, client và công cụ nhập dữ liệu (Beats, Logstash, Grafana, v.v.) để tối ưu hóa trải nghiệm tìm kiếm đồng thời giữ cho các cụm an toàn.
• Sử dụng OpenSearch Dashboards để tập trung quản lý dữ liệu, trực quan hóa, ghi nhật ký, giám sát và bảo trì.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (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 này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên phân tích nghiệp vụ muốn học các kỹ thuật nâng cao của Spotfire Analyst để phân tích dữ liệu.

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

• Chia sẻ hình ảnh trực quan với các thành viên khác trong nhóm.
• Bảo mật quyền truy cập vào phần mềm dựa trên vai trò và quyền kiểm soát truy cập.
• Tạo hình ảnh trực quan như biểu đồ bản đồ.
• Tích hợp các ngôn ngữ tính toán thống kê như R với Spotfire.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà sinh thái học thực địa và người quản lý bảo tồn, những người muốn tạo các dự án không gian dữ liệu trong ArcGIS.

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

• Xuất dữ liệu không gian dưới dạng hình ảnh trực quan.
• Thực hiện phân tích địa tĩnh 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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích GIS muốn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong quy trình GIS.

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

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

Insurtech (hay còn gọi là Bảo hiểm Số) đề cập đến sự hội tụ của bảo hiểm + các công nghệ mới. Trong lĩnh vực Insurtech, các "công ty bảo hiểm số" áp dụng các đổi mới công nghệ vào mô hình kinh doanh và vận hành của họ để giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao tính linh hoạt của hoạt động.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu rõ các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để mang lại sự chuyển đổi số trong tổ chức của họ và trong toàn ngành. Khóa đào tạo dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn, đồng thời thực hiện các bước đầu tiên trong việc xây dựng chiến lược Insurtech.

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

• Thảo luận về Insurtech và tất cả các thành phần của nó một cách thông minh và có hệ thống
• Xác định và làm rõ vai trò của từng công nghệ chính trong Insurtech.
• Soạn thảo một chiến lược tổng thể để triển khai Insurtech trong tổ chức của họ

Đối tượng

• Các công ty bảo hiểm
• Các nhà công nghệ trong ngành bảo hiểm
• Các bên liên quan trong lĩnh vực bảo hiểm
• Các chuyên gia tư vấn và nhà phân tích kinh doanh

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và các hoạt động nhóm nghiên cứu điển hình

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các kỹ sư muốn thiết lập một kiến trúc nơi mọi thứ đều được ghi nhật ký.

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

• Cài đặt và cấu hình Fluentd.
• Thu thập nhật ký từ một số lượng lớn các máy chủ khác nhau.
• Thống nhất lớp ghi nhật ký trong một tổ chức.

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

• Khóa đào tạo này bao gồm các phương pháp ghi nhật ký cho nhiều loại hệ thống khác nhau. Vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp phạm vi bảo hiểm cho các hệ thống cụ thể (syslog, Apache, Nginx, IoT, ElasticSearch, MongoDB, Hadoop, v.v.).
• Để tìm hiểu thêm về Fluentd, vui lòng truy cập: https://www.fluentd.org/

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) 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 trong Excel và các phần mềm bảng tính khác.

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

• Cài đặt bộ LibreOffice trên mọi hệ điều hành.
• Hiểu rõ tất cả các tính năng và chức năng có sẵn trong LibreOffice Calc.
• Học cách làm sạch, xác thực, 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.
• Thu thập một số mẹo và hiểu biết sâu sắc về việc thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao.

Buổi học trực tuyến do giảng viên hướng dẫn này dành cho người học trình độ cao muốn nắm bắt kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu không gian quy mô lớn sử dụng PostGIS và QGIS.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

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.

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

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến dành cho người mới bắt đầu muốn nắm vững các khái niệm của GIS và kỹ năng thực hành sử dụng QGIS.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

COURSE_TITLE: Khóa học trực tuyến cấp trung này về QGIS nhằm nâng cao kỹ năng cho người tham gia trong việc làm việc với hình ảnh vệ tinh và thực hiện phân loại hình ảnh sử dụng QGIS.

Định dạng của khóa học

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

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.

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.