Kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu đều là những công cụ cần thiết cho việc lưu trữ và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, mỗi khái niệm lại có những đặc điểm và mục đích sử dụng khác nhau. Cơ sở dữ liệu thường được sử dụng
Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích và ra quyết định trong doanh nghiệp. Nó được xây dựng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và được tối ưu hóa để truy vấn và phân tích dữ
Data Warehouse (Kho dữ liệu) là một công cụ quan trọng mà doanh nghiệp dùng để lưu trữ, quản lý và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Nhờ vậy, doanh nghiệp giảm thời gian và chi phí tìm kiếm dữ liệu cũng như tạo ra các thông
Lượng dữ liệu mà một doanh nghiệp tiếp nhận và xử lý trong một ngày chỉ dừng lại ở một thời lượng nhất định. Nhưng, theo tháng, lượng dữ liệu này tăng lên rất nhiều và yêu cầu một nơi lưu trữ để đảm bảo hiệu quả cho các
Để trở thành một Data Scientist, bạn cần phải xác định được mục đích của mình, lý do chọn và xây dựng lộ trình bài bản. Bạn nên tìm hiểu chi tiết về vị trí này và những yêu cầu kỹ năng quan trọng nhất trong ngành. Ngoài ra,
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là chuyên gia trong lĩnh vực xử lý dữ liệu, họ thường làm việc trong các dự án liên quan đến Big Data và Data Analytics. Cơ hội nghề nghiệp của Data Engineer đang dần rộng mở và có tiềm năng lớn cho
Các công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ nhiều trong việc xác định nhu cầu khách hàng và đề xuất các phương án kinh doanh hợp lý. Nếu bạn đang muốn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể bắt đầu với Excel, SPSS,
Ngôn ngữ lập trình là một hệ thống ký hiệu, quy tắc và cách thức để tạo ra các chương trình máy tính. Ngôn ngữ thiết lập chương trình cung cấp cho các thành viên thiết lập chương trình một cách để có thể thực hiện các ý tưởng
Nền tảng khoa học dữ liệu là một giải pháp toàn diện giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu để đưa ra những quyết định thông minh. Với Data Science Platform, người dùng có thể truy cập vào các công cụ phân tích
Big Data Marketing giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường, từ đó tạo ra các chiến lược marketing phù hợp và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng Dữ liệu lớn để phát triển sản
Big Data đang trở thành công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp và tổ chức trong việc phát triển chiến lược kinh doanh và cải thiện hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, việc xử lý và phân tích Big Data cũng đòi hỏi sự đầu tư về công
Dựa vào dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có cơ sở để phân tích những nhu cầu, mong muốn thầm kín,… của họ. Từ đó đưa ra các chiến dịch Marketing phù hợp với từng nhóm khách hàng, tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Sở hữu dữ
Để phân tích dữ liệu ( Data Analysis ) nắm bắt tốt và không sai sót, nắm bắt quy trình thực hiện là điều đầu tiên quyết định nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực này. Tuân thủ theo quy trình 6 bước sau đó giúp bạn ra báo
Data Analysis sử dụng các công cụ và phương pháp trực quan để giúp người dùng có thể hiểu và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. Thông qua quá trình phân tích và tổng hợp dữ liệu để xác định các mẫu, quan sát
Trong ngành khoa học dữ liệu (Data Science), các kỹ năng cần có là kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình, trực quan hóa dữ liệu, các kỹ năng machine learning và deep learning. Nắm vững các kỹ năng này sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia
Data Science (Khoa học dữ liệu) xuất hiện là minh chứng cho sự phát triển vượt bậc của ngành công nghệ thế giới. Ngày nay, Ứng dụng của Khoa học dữ liệu đã thể hiện mạnh mẽ trong các ngành nghề, điển hình trong 5 ngành dưới đây. Ứng
Khi tham gia ngành học Data Science, bạn có thể làm chủ mọi khía cạnh của công nghệ máy tính dựa trên Data. Học viên sẽ biết cách thiết kế, chế tạo, vận hành và sửa chữa các yếu tố như phần cứng, phần mềm, hệ thống hay mạng
Data Science (Khoa học dữ liệu) là một nghiên cứu trừu tượng được sử dụng để tìm ra sự quan hệ và mẫu mã giữa các dữ liệu. Nếu bạn muốn bắt đầu học Data Science, bạn cần phải có kiến thức cơ bản về Toán học, Thống kê,
Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của quá trình quản lý dữ liệu và cung cấp thông tin hữu ích cho công việc được đưa ra quyết định. Từ phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản như Descriptive Statistics và Inferential Statistics đến phương pháp
Kho lưu trữ Big Data (dữ liệu lớn) là cơ sở để doanh nghiệp thực hiện các hoạt động kinh doanh. Nếu như trước đây, một số doanh nghiệp sẽ thu thập thông tin, chạy phân tích và khai thác thông tin hữu ích cho các quyết định trong
Thích ứng với sự thay đổi của công nghệ 4.0, nghề Phân tích dữ liệu dần dần nhận được sự quan tâm đến từ nhiều bạn trẻ và cả nhà tuyển dụng. Để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, các bạn cần xác định rõ yêu
Với khối lượng dữ liệu thô lớn (Dữ liệu thô) được tải vào hàng ngày, cần có Data Analytics xử lý và giảm dung lượng lưu trữ. Thông qua đó, doanh nghiệp còn đánh giá được hiệu quả công việc, các chiến dịch và hoạt động kinh doanh. Phân
Big Data là một yếu tố quan trọng trong Marketing và có tác động rất lớn đến sự thành công của chiến dịch marketing. Big Data làm tiền đề cho các doanh nghiệp nắm bắt các thông tin về khách hàng, và giúp họ tạo ra các chiến dịch
Big Data là một kho tàng lớn của dữ liệu và có nhiều ứng dụng trong thực tiễn ngày nay. Nó giúp các công ty và tổ chức tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tăng hiệu suất và tạo ra giá trị. Big Data cũng hỗ trợ phân
Sự phát triển vượt bậc của Big Data đem lại nhiều cơ hội cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng đối diện với không ít những khó khăn trong quá trình xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Vậy những khó khăn khi sử
Big Data đã xuất hiện từ rất lâu và trở thành thuật ngữ quen thuộc trong nền công nghiệp 4.0. Big Data đem lại lợi thế cạnh tranh cao cho những doanh nghiệp biết quản lý và sử dụng chúng. Trước tiên, bạn cần hiểu rõ đặc điểm cơ
Trong thời đại 4.0, Data là một trong những yếu tố quan trọng đối với mọi lĩnh vực, bao gồm: Tài chính ngân hàng, Giáo dục, Sản xuất, Bán lẻ,… Data cung cấp cho chúng ta những thông tin quan trọng về khách hàng, nhu cầu và xu hướng
