100 công ty phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2022
|
Hơn nửa triệu nhân viên ở Hoa Kỳ đã cân nhắc để đưa ra danh sách “100 nơi làm việc tốt nhất”. Show Dựa trên các cuộc khảo sát nhân viên bí mật được thu thập trong thời gian đại dịch, những nơi làm việc đặt sức khỏe của nhân viên lên hàng đầu – cả về thể chất và tâm lý – đã đạt được những bước nhảy kỷ lục về điểm số của nhân viên. Great Place to Work – cơ quan toàn cầu về văn hóa công ty – xác định danh sách mỗi năm thông qua phân tích dữ liệu nghiêm ngặt từ cuộc khảo sát kinh nghiệm nhân viên Trust Index độc quyền của họ. Bài học rút ra có vẻ rõ ràng: Các doanh nghiệp đối xử tốt với nhân viên trong thời điểm khó khăn nhất sẽ thu hút được nhân tài, ngay cả khi cuộc chiến tranh giành nhân tài đang nóng lên. Đây là 10 đại diện trong danh sách “100 nơi làm việc hấp dẫn nhất”— và cách họ duy trì như vậy. ▪Lĩnh vực: Mạng và Thiết bị Truyền thông Khác ▪Lĩnh vực: Phần mềm máy tính ▪Lĩnh vực: Khách sạn, Casino, Khu du lịch ▪Lĩnh vực: Phần mềm máy tính 7. Texas Health Resources ▪Lĩnh vực: Sức khỏe, thiết bị y tế ▪Lĩnh vực: Ngân hàng thương mại Xem thêm Views: 40,752 Tuần vừa rồi mình mới hoàn thành xong chứng chỉ “DA-100 Microsoft Certified Data Analyst Associate” và may mắn pass với điểm số 91%. Sau quá trình ôn luyện và đi thi mình muốn tổng hợp lại kinh nghiệm của bản thân trong bài viết này. Hi vọng sẽ giúp ích được các bạn đang sắp thi và có dự định thi trong tương lai nha. Bài viết này sẽ có 3 phần chính: Tại sao bạn chọn DA-100? – Chiến lược ôn luyện hiệu quả – Kinh nghiệm làm bài thi I. Tại sao bạn chọn DA-100?
DA-100 Microsoft Certified Data Analyst Associate là chứng chỉ kiểm tra mức độ hiểu biết của người dùng về công cụ Power BI, hệ sinh thái xoay quanh nó của Microsoft. Đồng thời đánh giá kiến thức và kĩ năng phân tích dữ liệu dựa trên chính nền tảng Power BI (PBI). Power BI là một trong những Business Intelligence tool phổ biến nhất hiện nay. Công cụ giúp người dùng có thể giúp xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn (processing), cho phép tạo mô hình tương quan giữa các bảng dữ liệu (modeling), tích hợp các tính năng trực quan hóa dữ liệu (visualizing), để chúng ta có thể dễ dàng phân tích (analyzing) các vấn đề của doanh nghiệp tìm ra giải pháp và xây dựng chiến lược hợp lý cho business.
Bức tranh dữ liệu được chia thành 4 giai đoạn từ dễ đến khó như hình trên, bao gồm: Phân tích mô tả (descriptive analytics), phân tích chẩn đoán (diagnostics analytics), phân tích dự đoán (predictive analytics) và phân tích đề xuất (prescriptive analytics). Theo kinh nghiệm của mình, Power BI hỗ trợ tốt các tính năng xử lý dữ liệu thô (data preparation, data model) và cung cấp một nền tảng phong phú giúp người dùng trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. Vì thế đây là một công cụ tuyệt vời giúp người phân tích giải quyết hiệu quả hai giai đoạn thuộc bài toán Business Intelligence. Ngoài ra Microsoft liên tục update các tính năng mới tích hợp AI, vì thế bạn cũng có thể dùng PBI để làm một số phân tích dự báo cho tương lai. (Tham khảo thêm tại: https://tinyurl.com/ydv3zdd7) Nói một cách chi tiết hơn, việc sử dụng tốt một công cụ BI như Power BI để phân tích dữ liệu sẽ giúp chúng ta (người làm phân tích) có những lợi ích sau:
Đối tượng nên học Power BI và thi chứng chỉ Data-driven mindset là một yếu tố cần thiết giúp người làm business có thể đưa ra được những quyết định quan trọng, hiệu quả, hợp lý. Vì thế, kĩ năng phân tích dữ liệu thật sự là một hành trang mà mình nghĩ nhiều ngành nghề (marketing, finance, consulting, planning, strategy, …) cần phải trau dồi chứ không chỉ riêng người làm trong lĩnh vực data. Nếu bạn thường xuyên sử dụng Excel hay Google Sheet để làm báo cáo, phân tích số liệu thì đấy chắc chắn là bước đệm thuận lợi để bạn dễ dàng chinh phục Power BI. Tại sao không thử?
II. Chiến lược ôn luyện Mình đã có một thời gian thực hành với PBI khoảng nữa đầu năm 2019 (thời điểm PBI chưa có phổ biến ở Việt Nam như bây giờ). Sau đó mình chuyển công ty nên sử dụng Tableau thay vì PBI, vì thế trước khi thi mình hoàn toàn phải cập nhật kiến thức lại từ gốc đến ngọn. Đích đến cuối cùng của chúng ta vẫn là muốn bản thân có thêm kĩ năng phân tích dữ liệu. Vì vậy, mình nghĩ quá trình ôn luyện và thực hành đối với một người hoàn toàn chưa biết gì về PBI nên theo lộ trình 15-30 buổi tự học là phù hợp. Giai đoạn 1: Tích lũy kiến thức + Thực hành
Bài thi DA-100 sẽ bao gồm 59 câu hỏi trắc nghiệm trong vòng 150 phút xoay quanh các chủ đề:
Trong quá trình luyện, mình hoàn toàn tự học theo Online Learning path của Microsoft ở https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/data-analyst-associate/. Theo plan này sẽ có tổng cộng 6 paths bao gồm 16 modules. Mình đã gặp khó khăn khi ban đầu lên kế hoạch học mỗi ngày 1 path bởi vì độ khó và thời gian dài ngắn của từng path sẽ khác nhau. Có ngày bạn chỉ cần 30 phút là xong 1 path, nhưng có path phải cần đến 5-7 giờ đổng hồ. Vì vậy, mình đã phải xem qua 1 lượt tất cả các modules để bố trí lại kế hoạch học thành 12 modules tưng ứng với 12 buổi phù hợp với thời gian biểu của bản thân cũng như không phải nhồi nhét một lượng kiến thức khổng lồ trong 1 buổi.
Mình là người hay để sự trì hoãn ảnh hưởng đến kế hoạch của bản thân. Nên mình đã quyết định đăng kí lịch thi sau khi vạch rõ lộ trình học để có deadline mà phấn đấu. Nếu bạn nào vẫn chưa muốn thi lấy chứng chỉ sớm thì có thể bỏ qua bước này nhé. Bạn có thể vào https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/data-analyst-associate/ để đăng kí ngày thi. Chọn Vietnam và “Schedule for USD15” (Hiện Microsoft đang giảm lệ phí từ 80 -> 15 USD trong thời gian Covid đến 31/12/2021). Yên tâm là bạn vẫn được quyền reschedule trước 24 giờ thi của mình nếu cần thay đổi nhé.
Cứ theo lộ trình trên mà mình tìm nội dung học tương ứng trong learning paths của Microsoft để ôn luyện. Do mình đã từng thực hành qua PBI trước đây, cũng có kinh nghiệm chút ít nên mình dành mỗi ngày dành ra khoảng 2-3 tiếng. Ở mỗi học phần, mình luôn thực hành đầy đủ các bài tập ở Lab. Đây là một việc vô cùng quan trọng giúp mình tự tay thao tác với Power BI desktop và ghi nhớ kiến thức lâu hơn. TIP – Note taking: Mình được một người bạn share cho một phương pháp take notes hiệu quả theo cấu trúc khoa học của Cornell University (https://bit.ly/note_taking_cornell). Cấu trúc ghi chú này gồm 3 phần được chia trên 1 trang giấy: CUE bên trái, NOTE bên phải và SUMMARY ở dưới cùng. Sau mỗi module bạn dễ dàng review lại các nội dung chính cần chú ý. Mình ưu tiên việc ghi chép vào sổ hơn sẽ giúp khả năng nhớ được lâu hơn là take notes vào laptop. Trước khi qua một module mới, mình thường review lại tất cả nội dung của module cũ đã note trong sổ để có thể nhớ rõ từng phần chính trong đó. Giai đoạn 2: Làm bài thi thử Trong quá trình ôn tập, nhóm luyện thi của mình đã cùng nhau giải và tham khảo bộ đề trên trang này: https://bit.ly/exam_da100. Bộ đề mẫu gồm có 140 câu, trong từng câu sẽ có sẵn đáp án nhưng độ chính xác không đảm bảo vì cũng là ý kiến cá nhân của admin. Vì thế mình đã phải vừa làm vừa tham khảo “discussion” của mọi người để tìm ra đáp án phù hợp nhất. Khá là may mắn vì đề thi của mình có đến khoảng 60-70% trùng khớp với bộ đề ôn tập phía trên. Đó cũng là lý do góp phần cho mình đạt được số điểm cũng khá cao :)) Theo quan điểm của mình, 1 phần câu hỏi trong đề thi thật sự “hàn lâm” khi đánh vào kiến thức “Deploy and maintain deliverables” và ngôn ngữ M trong bước Prepare the Data. Hai phần này thực tế trong công việc phân tích của người làm BI analyst sẽ rất ít đụng tới. Vì thế nếu mà không có bộ đề mẫu chắc mình cũng “tiêu đời” với những câu hỏi này. Thật sự là như vậy. Update bộ đề 104 câu có đáp án tại: https://drive.google.com/file/d/10vevHhpPq02pW1YcQjV-9OqXuajebAJl/view?usp=sharing III. Trải nghiệm quá trình làm bài thi thực tế Lúc đăng kí lịch thi bạn sẽ thấy tổng thời gian Microsoft thông báo là 180 phút. Nó sẽ được chia thành 30 phút cho quá trình chuẩn bị và 150 phút làm bài thi. 30 phút chuẩn bị: Vì làm bài thi online có người giám sát qua camera nên trước khi bắt đầu mình tranh thủ quần áo tươm tất một tí cũng như dọn dẹp không gian phòng gọn gàng lại 🙂 Okay, mọi thứ đã sẵn sàng, từ tinh thần cho đến ngoại hình, mình ngồi vào bàn, khởi động laptop lên thôi.
150 phút làm bài:
Sau khi hoàn thành:
Thang điểm để pass bài thi là 700/1000. Nếu không may bạn thi trượt DA-100 Microsoft Certified Data Analyst Associate thì có thể:
Kết Xuất phát điểm của mình không phải dân ngành công nghệ, tuy nhiên mình tìm thấy đam mê với công việc phân tích dữ liệu. Việc học thêm một kiến thức mới, bồi đắp năng lực và đầu tư cho bản thân là không bao giờ hoang phí cả. Hi vọng bài viết này giúp bạn hiểu hơn và có ích trong hành trình học tập và chinh phục kĩ năng phân tích dữ liệu của mình. Đặc biệt là cho những bạn đang quan tâm đến DA-100 Microsoft Certified Data Analyst Associate. Cám ơn bạn đã ghé blog của mình nhé. Nếu thấy hữu ích, giúp mình cùng chia sẻ với mọi người nha. Follow Maz tại đây để cùng cập nhật thông báo mỗi khi có bài viết mới nhé:
Maz. ** Mọi thông tin trên blog đều thuộc bản quyền của blog Maz Nguyen. Vui lòng đọc kĩ Copyright Notice trước khi copy hoặc đăng tải lại nội dung/hình ảnh của bài viết **
Ứng dụng & Tin tức OSNgày 25 tháng 4 năm 2022, 10:00 sáng EDTPhần 1 của CRN, dữ liệu lớn 100 bao gồm một cái nhìn về các nhà cung cấp giải pháp của nhà cung cấp nên biết trong không gian phân tích kinh doanh dữ liệu lớn.
Bất cứ điều gì ngoài kinh doanh như bình thường Phân tích kinh doanh và phần mềm trực quan hóa dữ liệu là các thành phần quan trọng của ngăn xếp công nghệ dữ liệu lớn. Chúng là các công cụ phần mềm mà các nhà phân tích kinh doanh và nhân viên thông tin sử dụng để hiểu và hiểu biết về khối lượng phát triển theo cấp số nhân của các doanh nghiệp dữ liệu đang tạo ra ngày hôm nay và để chia sẻ kiến thức đó trong toàn bộ tổ chức. Doanh số bán phần mềm thông minh kinh doanh trên toàn thế giới dự kiến sẽ đạt 24,04 tỷ đô la trong năm nay và tăng trưởng CAGR từ 6,03 % lên 32,21 tỷ đô la vào năm 2027, theo công ty nghiên cứu thị trường Statista. Các công ty của người Viking cần hiểu biết dữ liệu, phân tích khách hàng và tất cả các loại quy trình kinh doanh đã tăng mạnh do số hóa và dữ liệu được thu thập trực tuyến, theo một báo cáo của Statista. Là một phần của CRN 2022 Big Data 100, chúng tôi đã đưa ra danh sách các công ty phần mềm phân tích kinh doanh sau đây, từ các nhà cung cấp được thiết lập tốt cho những người trong chế độ khởi động, các nhà cung cấp giải pháp nên quen thuộc. Các nhà cung cấp này cung cấp tất cả mọi thứ, từ báo cáo tự phục vụ và các công cụ trực quan hóa dữ liệu cho các nhà quản lý phi kỹ thuật và người dùng doanh nghiệp đến phần mềm phân tích kinh doanh hiệu suất cao cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu để giải quyết các nhiệm vụ phân tích phức tạp nhất. Tuần này CRN đang chạy danh sách Big Data 100 trong một loạt các chương trình slide, được tổ chức theo danh mục công nghệ, các nhà cung cấp phần mềm phân tích kinh doanh, nền tảng cơ sở dữ liệu, hệ thống kho dữ liệu, quản lý dữ liệu và phần mềm tích hợp, công cụ khoa học dữ liệu và máy học, và Hệ thống dữ liệu lớn và nền tảng đám mây. Một số nhà cung cấp thị trường các sản phẩm dữ liệu lớn trải rộng trên nhiều loại công nghệ. Chúng xuất hiện trong trình chiếu cho phân khúc công nghệ mà chúng nổi bật nhất.
Rick WhitingRick Whiting đã ở với CRN từ năm 2006 và hiện là biên tập viên dự án đặc trưng/đặc biệt. năm. Ông cũng bao gồm các nhịp dữ liệu lớn cho CRN. Anh ta có thể đạt được tại. Doanh thu phần mềm Trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn thế giới được dự báo lên tổng số 62,5 tỷ đô la vào năm 2022, tăng 21,3% so với năm 2021, theo dự báo mới từ Gartner, Inc. . Ngày nay, các công ty AI hàng đầu hàng đầu trên thế giới đang mở rộng phạm vi công nghệ của họ thông qua các loại và hoạt động công nghệ khác, từ phân tích dự đoán đến thông minh kinh doanh đến các công cụ kho dữ liệu đến học tập sâu, giảm bớt một số điểm đau công nghiệp và cá nhân. Alys Woodward, giám đốc nghiên cứu cao cấp của Gartner cho biết, thị trường phần mềm AI đang tăng tốc, nhưng quỹ đạo dài hạn của nó sẽ phụ thuộc vào các doanh nghiệp thúc đẩy sự trưởng thành của AI của họ. Thị trường phần mềm AI bao gồm các ứng dụng với AI được nhúng trong đó, chẳng hạn như phần mềm tầm nhìn máy tính, cũng như phần mềm được sử dụng để xây dựng các hệ thống AI. Dự báo phần mềm AI của Gartner, dựa trên các trường hợp sử dụng, đo lường số lượng giá trị kinh doanh tiềm năng, thời gian của giá trị kinh doanh và rủi ro để dự đoán các trường hợp sử dụng sẽ tăng lên như thế nào. Gartner dự báo rằng năm loại trường hợp sử dụng hàng đầu cho chi tiêu phần mềm AI vào năm 2022 sẽ là quản lý tri thức, trợ lý ảo, xe tự trị, nơi làm việc kỹ thuật số và dữ liệu đám đông (xem Bảng 1). Bảng 1. Dự báo thị trường phần mềm AI theo trường hợp sử dụng, 2021-2022, trên toàn thế giới (hàng triệu đô la Mỹ)
Một phần lớn các ứng dụng bằng sáng chế của IBM trong năm 2019 tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nhận dạng giọng nói, học máy và mạng lưới thần kinh đã đặc biệt nổi bật trong số các ứng dụng bằng sáng chế của Tech Tech gần đây. Các nhà lãnh đạo trong công nghệ AISố lượng các giao dịch sáp nhập và mua lại liên quan đến AI đã tăng từ ít hơn 100 giao dịch trong năm 2016 lên 500 vào năm 2019, với Apple dẫn đầu các đại gia công nghệ Hoa Kỳ, tiếp theo là phần còn lại của Gafam cùng với Intel và IBM. Các công ty AI hàng đầu và các công ty phân tích dữ liệu lớn đang tập trung vào việc phát triển các sản phẩm AI để tăng thị trường. Thị trường nền tảng AI toàn cầu đã được phân chia trên cơ sở các khu vực vào Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á Thái Bình Dương (APAC), Trung Đông và Châu Phi (MEA) và Châu Mỹ Latinh. Bắc Mỹ được ước tính là khu vực tạo doanh thu lớn nhất. Điều này chủ yếu là bởi vì, trong các nền kinh tế phát triển của Hoa Kỳ và Canada, có sự tập trung cao độ vào những đổi mới thu được từ R & D. Nó rõ ràng rằng các công ty có quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI đang dẫn đầu sự phát triển của AI. Các nhóm chính trong AI bao gồm Gafam (Google, Apple, Facebook, Amazon và Microsoft), Bat (Baidu, Alibaba và Tencent), IBM và người khổng lồ phần cứng và NVIDIA. Các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu và các công ty phân tích dữ liệu AI đang đầu tư vào AI và học máy. Also see: Top datasets to actualize machine learning and data training tutorial How AI and Machine Learning Will Affect Machining What Is Machine Learning and Where to Find the Best Courses? Guide To Unsupervised Machine Learning: Use Cases What Are Transformer Models In Machine Learning Difference between Machine learning and Artificial Intelligence Machine Learning Models in Production Để theo kịp thị trường AI, đây là danh sách 100 công ty AI hàng đầu trên thế giới, các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu này, các công ty phân tích dữ liệu AI và các công ty dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của AI.
Nexar DeepMap Mapillary Khoảnh khắc AEYE Sâu sắc Công ty nào là tốt nhất cho phân tích dữ liệu?Dưới đây là danh sách các công ty phân tích hàng đầu trên toàn thế giới ... Phân tích Accergy .. Tableau.. Phân tích Fractal .. Manthan.. Oracle.. Alteryx.. Công ty dữ liệu nào là tốt nhất?Các công ty dữ liệu lớn hàng đầu để tìm kiếm.. Amazon.. Microsoft.. Google.. VMware.. Splunk.. Alteryx.. Cogito.. Một công ty phân tích dữ liệu lớn là gì?Phân tích dữ liệu lớn là việc sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến đối với các bộ dữ liệu rất lớn, đa dạng, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, từ các nguồn khác nhau và ở các kích cỡ khác nhau từ terabyte đến zettabyte.
MNC nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?Công ty nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu.. IBM.IBM là một tập đoàn công nghệ đa quốc gia Mỹ với trụ sở tại Armonk, New York..... Wipro.Wipro được biết đến với công nghệ thông tin, tư vấn và dịch vụ quy trình kinh doanh..... Cloudera..... Splunk..... Numerator.. |
