Những thất bại thường gặp khi apply nghề Data Analyst/ Data Engineer

No video

Những thất bại thường gặp khi apply nghề Data Analyst/ Data Engineer

Рет қаралды 4,297

Học viện đào tạo phân tích dữ liệu INDAACADEMY

Жыл бұрын

#dataanalyst #dataengineer #data #phantichdulieu #sql #oracle #power #insightdata #Powerbi #python
► Để lại bình luận hay bất cứ câu hỏi nào của bạn ở dưới để được tư vấn giải đáp.
► Hãy đăng ký (SUBSCRIBE) kênh Học viện Phân tích Dữ Liệu Insight Data: / @indaacademy để được cập nhật những Video mới nhất!
====================
► Fanpage Học viện Phân tích Dữ liệu Insight Data: / daotaoinda
► Fanpage Đào Tạo Data Engineer: / daotaode
► Cộng đồng Data warehouse, BI Việt Nam: / 1669928479858876
► Tiktok Insight Data: www.tiktok.com/@inda.tiktok
====================
★ THÔNG TIN LIÊN HỆ ★
👉 Công Ty TNHH Giải Pháp Phân Tích Dữ Liệu INSIGHT DATA
👉 Website: indaacademy.vn/
👉 Email: dangky.inda@gmail.com
👉 Hotline: 0945618746
👉 Facebook: / insight-data-vietnam-1...
THANKS!
====================
Để biết thêm thông tin về ngành dữ liệu cũng như các khóa học tại INDA. Truy cập ngay vào đường link sau:
👉SQL for Beginner: indaacademy.vn...
👉Power BI: indaacademy.vn...
👉Advanced SQL (for Data Engineer): indaacademy.vn...
👉DWH / ETL - Xây dựng kho dữ liệu: indaacademy.vn...
👉Data Modeling: indaacademy.vn...
👉Data Engineer: indaacademy.vn...
👉Data Analyst: indaacademy.vn...
© Bản quyền thuộc về INSIGHT DATA CO., LTD.
© Copyright by INSIGHT DATA CO., LTD. ☞ Do not Reup

Пікірлер: 6

@DathocNet Жыл бұрын

Cảm ơn bạn đã chia sẻ nhiều clip và kiến thức hay, đặc biệt là cho các bạn mới vào nghề Gia công thu thập và Phân tích dữ liệu! Cho mình hỏi mấy thứ (mình cũng có trải nghiệm nhiều về phân tích dữ liệu) Câu hỏi 1: Trường hợp bạn cần phân tích dữ liệu realtime - thời gian thực, thì kỹ thuận này mức Phân tích dữ liệu cơ bản có cần biết ko? Vì tôi thấy bạn cũng như các tổ chức giảng dạy ở VN hoàn toàn ko nhắc tới? Hay là các bạn định nghĩa: Phân tích dữ liệu thời gian thực là cho... Phân tích viên cấp cao? Không coi nó là cơ bản? Câu hỏi 2: Trường hợp bạn dùng kỹ thuật python và các tool khác bạn nêu: bạn có dựng được một stack phân tích dữ liệu: từ việc tìm dữ liệu, hoặc trích xuất cho tới lưu tại lake, chu chuyển cỡ 300k tới 3 triệu giao dịch/giây...... và áp dụng thuật toán, cũng như visualize nó cỡ vài chục triệu điểm trên HTML được ko? và bạn đã từng làm chưa? Hay là bạn phải động vào Java, Scala? Câu hỏi 3: Trường hợp bạn dùng kỹ thuật python, và xử lý mapreduce và tìm ra đường Quang Trung ở Hà nội với 200 GB dữ liệu, của gói data openstreetmap, và tốc độ bạn dùng bao lâu? và so nó với java, scala thì ...nó nhanh hơn hay chậm đi? và mở rộng hơn, với một cơ sở dữ liệu bạn làm sạch cỡ 500GB hoặc nhiều hơn 2TB, 10TB, bạn cũng dùng python hay sql để làm sạch ạ? hay bạn sẽ dùng java, scala để làm? Cảm ơn bạn đã xem và nhã ý trả lời câu hỏi!