Học viên cần có hiểu biết về dữ liệu với lĩnh vực phân tích, trực quan hóa dữ liệu, kỹ thuật xử lý dữ liệu, thông tin kinh doanh và khoa học dữ liệu đang tăng nhanh.

Khóa học về Data Science and Data Analytics của Dell Technologies có thể giúp áp dụng một cách nhất quán các công cụ, mẹo và kỹ thuật đã học. 

Khóa học trong vòng 8 tuần này cung cấp đào tạo cơ bản thực tế giúp người học có thể tham gia ngay lập tức và hiệu quả vào các dự án Big Data và phân tích dữ liệu khác. Nó bao gồm một phần giới thiệu về Big Data và Vòng đời Data Analytics để giải quyết những thách thức kinh doanh sử dụng Big Data. 

 Tuần 1: Giới thiệu về Big Data Analytics và Vòng đời Data Analytics  

• Đặc điểm của Big Data 
• Giá trị kinh doanh từ Big Data
• Nhà khoa học dữ liệu
• Giới thiệu về Vòng đời Data Analytics
• Kết luận (Tiếp tục Vòng đời)
• Bài thực hành: Giới thiệu về Môi trường thực hành.

Tuần 2: Các phương pháp cơ bản của Data Analytics sử dụng R  

• Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R
• Demo R Studio
• Bài thực hành: Giới thiệu về Lập trình R
• Phân tích và khám phá dữ liệu
• Bài thực hành: Thống kê cơ bản, Trực quan hóa và Kiểm định giả thuyết

Tuần 3: Lý thuyết và phương pháp Phân tích Nâng cao, Phần 1  

• Giới thiệu về Lý thuyết và Phương pháp Phân tích Nâng cao
• Gom cụm K-Means: Thuật toán, Ứng dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Gom cụm K-Means
• Luật kết hợp: Thuật toán, Các trường hợp sử dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Luật kết hợp
• Hồi quy tuyến tính: Thuật toán, Các trường hợp sử dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Hồi quy tuyến tính

Tuần 4: Lý thuyết và phương pháp Phân tích Nâng cao, Phần 2  

• Hồi quy Logistic: Thuật toán, Ứng dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Hồi quy Logistic
• Phân tích văn bản – Phương pháp và độ đo
• Naïve Bayes: Thuật toán, Các trường hợp sử dụng và Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Phân tích văn bản và Bộ phân loại Naïve Bayes

Tuần 5: Lý thuyết và phương pháp Phân tích Nâng cao, Phần 3  

• Cây quyết định: Thuật toán, Các trường hợp sử dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Cây quyết định
• Phân tích chuỗi thời gian: Thuật toán, Ứng dụng, Kiểm tra chẩn đoán
• Bài thực hành: Phân tích chuỗi thời gian

Tuần 6: Công nghệ và Công cụ Phân tích Nâng cao, Phần 1  

• Giới thiệu về Công nghệ và Công cụ Phân tích Nâng cao
• MapReduce
• Hệ sinh thái Hadoop
• Bài thực hành: Hadoop, HDFS, Pig, Hive và Spark

Tuần 7: Công nghệ và Công cụ Phân tích Nâng cao, Phần 2  

• Phân tích trong cơ sở dữ liệu: Các khái niệm cơ bản về SQL
• Bài thực hành: Phân tích trong cơ sở dữ liệu
• SQL Nâng cao và MADlib

Tuần 8: Tổng kết và ứng dụng  

• Phân tích trong cơ sở dữ liệu: Các khái niệm cơ bản về SQL
• Bài thực hành: Phân tích trong cơ sở dữ liệu
• SQL Nâng cao và MADlib

Xin vui lòng liên hệ với Tư vấn viên qua mục chat trên website hoặc gọi đến số 024 3771 0668 để được tư vấn chi tiết về lộ trình học tập và chi phí!