Thao Trường Mạng Online CompTIA CertMaster Learn + Lab Data+ (DA0-001)

CertMaster Learn tích hợp với CertMaster Labs là gì?

CertMaster Learn là một trải nghiệm học tập điện tử toàn diện giúp người học nắm vững kiến thức và kỹ năng thực tế cần thiết để thành công trong các kỳ thi chứng chỉ CompTIA và trong sự nghiệp của họ. Kế hoạch học tập giúp người học theo dõi quá trình học của mình, trong khi các phân tích mạnh mẽ giúp nhận biết điểm mạnh và điểm yếu.

CertMaster Labs giúp người học dễ dàng thực hành và áp dụng kỹ năng của họ trong các tình huống thực tế tại nơi làm việc để chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ. Tất cả các hoạt động thực hành đều sử dụng thiết bị và phần mềm thực tế, cung cấp phản hồi và gợi ý, đồng thời đưa ra điểm số dựa trên đầu vào của người học, cuối cùng hướng dẫn người học đi theo con đường chính xác và hiệu quả nhất thông qua các nhiệm vụ công việc.

Trong trải nghiệm tích hợp, CertMaster Labs được tích hợp như các Nhiệm vụ học tập trong Kế hoạch học tập CertMaster Learn, có thể truy cập thông qua một đăng nhập duy nhất và quy trình làm việc liền mạch. Các công cụ quản lý khóa học dễ sử dụng cung cấp một bộ tài nguyên giảng dạy toàn diện cùng với bảng điều khiển báo cáo, giúp việc chuẩn bị khóa học và theo dõi tiến độ trở nên đơn giản và hiệu quả.

Các chủ đề được đề cập

Bài 1: Nhận diện các khái niệm cơ bản về lược đồ dữ liệu
Bài 2: Hiểu về các hệ thống dữ liệu khác nhau
Bài 3: Hiểu về các loại và đặc điểm của dữ liệu
Bài 4: So sánh và đối chiếu các cấu trúc dữ liệu, định dạng và ngôn ngữ đánh dấu khác nhau
Bài 5: Giải thích các phương pháp tích hợp và thu thập dữ liệu
Bài 6: Xác định các lý do phổ biến để làm sạch và phân tích dữ liệu
Bài 7: Thực hiện các kỹ thuật thao tác dữ liệu khác nhau
Bài 8: Giải thích các kỹ thuật phổ biến để thao tác và tối ưu hóa dữ liệu
Bài 9: Áp dụng các phương pháp thống kê mô tả
Bài 10: Mô tả các kỹ thuật phân tích chính
Bài 11: Hiểu về việc sử dụng các phương pháp thống kê khác nhau
Bài 12: Sử dụng loại hình ảnh hóa phù hợp
Bài 13: Thể hiện yêu cầu kinh doanh dưới dạng báo cáo
Bài 14: Thiết kế các thành phần cho báo cáo và bảng điều khiển
Bài 15: Phân biệt các loại báo cáo khác nhau
Bài 16: Tóm tắt tầm quan trọng của quản trị dữ liệu
Bài 17: Áp dụng kiểm soát chất lượng cho dữ liệu
Bài 18: Giải thích các khái niệm quản lý dữ liệu chủ

Các bài thực hành có sẵn:

Thực hành có hỗ trợ: Điều hướng và hiểu thiết kế cơ sở dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Hiểu về các loại dữ liệu và chuyển đổi
Thực hành có hỗ trợ: Làm việc với các định dạng tệp khác nhau
Thực hành ứng dụng: Hiểu cấu trúc và loại dữ liệu và sử dụng các câu lệnh cơ bản
Thực hành có hỗ trợ: Sử dụng dữ liệu công khai
Thực hành có hỗ trợ: Phân tích các tập dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Xử lý dữ liệu dư thừa và trùng lặp
Thực hành có hỗ trợ: Xử lý giá trị bị thiếu
Thực hành ứng dụng: Chuẩn bị dữ liệu để sử dụng
Thực hành có hỗ trợ: Mã hóa lại dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Làm việc với truy vấn và các loại kết nối
Thực hành ứng dụng: Xây dựng truy vấn và biến đổi dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Sử dụng các phép đo xu hướng trung tâm
Thực hành có hỗ trợ: Sử dụng các phép đo biến thiên
Thực hành ứng dụng: Phân tích dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Xây dựng hình ảnh cơ bản để tạo tác động trực quan
Thực hành có hỗ trợ: Xây dựng bản đồ với dữ liệu địa lý
Thực hành có hỗ trợ: Sử dụng hình ảnh để kể câu chuyện
Thực hành có hỗ trợ: Lọc dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Thiết kế các phần tử cho bảng điều khiển
Thực hành có hỗ trợ: Xây dựng báo cáo tức thời
Thực hành ứng dụng: Hình ảnh hóa dữ liệu
Thực hành có hỗ trợ: Hiểu các yêu cầu bảo mật để bảo vệ thông tin

Đối tượng nên học tập và thực hành

1. Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu: Những người muốn xây dựng nền tảng vững chắc về quản lý và phân tích dữ liệu.
2. Chuyên gia IT đang làm việc: Những người muốn nâng cao kỹ năng hoặc chuyển hướng sang lĩnh vực khoa học dữ liệu.
3. Nhà phân tích dữ liệu mới: Những người cần củng cố kiến thức và kỹ năng thực tế trong môi trường làm việc thực tế.
4. Chuyên gia kinh doanh: Những người muốn hiểu sâu hơn về cách sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.
5. Nhà phát triển phần mềm: Những người muốn hiểu rõ hơn về cách làm việc với dữ liệu trong các ứng dụng của họ.
6. Quản lý IT và kinh doanh: Những người cần hiểu tổng quan về quản lý và phân tích dữ liệu để ra quyết định chiến lược.
7. Những người chuyển nghề sang lĩnh vực khoa học dữ liệu: Những người muốn bắt đầu sự nghiệp mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Kết quả đạt được

1. Kiến thức toàn diện: Học viên sẽ có hiểu biết sâu rộng về các loại dữ liệu, cấu trúc, và các phương pháp phân tích.
2. Kỹ năng thực hành: Thông qua các bài thực hành, học viên sẽ phát triển kỹ năng thực tế trong việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
3. Năng lực quản lý dữ liệu: Học viên sẽ nắm vững các kỹ thuật quản lý dữ liệu, từ thu thập đến làm sạch và tích hợp dữ liệu.
4. Khả năng phân tích: Học viên sẽ biết cách áp dụng các phương pháp thống kê và phân tích để trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu.
5. Kỹ năng trực quan hóa: Học viên sẽ phát triển khả năng tạo ra các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển hiệu quả để truyền đạt thông tin.
6. Chuẩn bị cho chứng chỉ: Khóa học này chuẩn bị tốt cho học viên để tham gia kỳ thi chứng chỉ CompTIA Data+.
7. Khả năng áp dụng vào công việc: Học viên sẽ có thể áp dụng ngay các kiến thức và kỹ năng học được vào môi trường làm việc thực tế.
8. Tư duy phân tích: Phát triển khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
9. Kỹ năng báo cáo: Hiểu được cách thiết kế và tạo ra các báo cáo hiệu quả để truyền đạt kết quả phân tích.
10. Sự tự tin: Tăng cường sự tự tin trong việc xử lý các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu, từ cơ bản đến nâng cao.

Thông qua việc hoàn thành khóa huấn luyện này, học viên sẽ được trang bị đầy đủ để đối mặt với các thách thức trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và sẵn sàng cho các cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này, đồng thời có khả năng đóng góp hiệu quả vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong tổ chức của họ.

Để đăng kí Thao Trường Mạng Online CompTIA CertMaster Learn + Lab Data+ (DA0-001) hãy quét mã QR tiến hành thanh toán, sau đó gởi hình Ủy Nhiệm Chi hay hình ảnh Chuyển Khoản về Zalo 0948432780 để nhận tài khoản hoặc messenger Thao Trường Mạng. Thời gian xử lý chậm nhất từ 8 – 24 giờ làm việc. Nhanh nhất trong vòng 60 phút.

Thao Trường Mạng Online CompTIA CertMaster Learn + Lab Data+ (DA0-001) 90 Ngày – 4900 K (VND)

Topics Covered : Thao Trường Mạng Online CompTIA CertMaster Learn + Lab Data+ (DA0-001)

Lesson 1: Identifying Basic Concepts of Data Schemas

Lesson 2: Understanding Different Data Systems

Lesson 3: Understanding Types and Characteristics of Data

Lesson 4: Comparing and Contrasting Different Data Structures, Formats, and Markup Languages

Lesson 5: Explaining Data Integration and Collection Methods

Lesson 6: Identifying Common Reasons for Cleansing and Profiling Data

Lesson 7: Executing Different Data Manipulation Techniques

Lesson 8: Explaining Common Techniques for Data Manipulation and Optimization

Lesson 9: Applying Descriptive Statistical Methods

Lesson 10: Describing Key Analysis Techniques

Lesson 11: Understanding the Use of Different Statistical Methods

Lesson 12: Using the Appropriate Type of Visualization

Lesson 13: Expressing Business Requirements in a Report Format

Lesson 14: Designing Components for Reports and Dashboards

Lesson 15: Distinguishing Different Report Types

Lesson 16: Summarizing the Importance of Data Governance

Lesson 17: Applying Quality Control to Data

Lesson 18: Explaining Master Data Management Concepts

Labs Available:

Assisted Lab: Navigating and Understanding Database Design

Assisted Lab: Understanding Data Types and Conversion

Assisted Lab: Working with Different File Formats

APPLIED LAB: Understanding Data Structure and Types and Using Basic Statements

Assisted Lab: Using Public Data

Assisted Lab: Profiling Data Sets

Assisted Lab: Addressing Redundant and Duplicated Data

Assisted Lab: Addressing Missing Values

APPLIED LAB: Preparing Data for Use

Assisted Lab: Recoding Data

Assisted Lab: Working with Queries and Join Types

APPLIED LAB: Building Queries and Transforming Data

Assisted Lab: Using the Measures of Central Tendency

Assisted Lab: Using the Measures of Variability

APPLIED LAB: Analyzing Data

Assisted Lab: Building Basic Visuals to Make Visual Impact

Assisted Lab: Building Maps with Geographical Data

Assisted Lab: Using Visuals to Tell a Story

Assisted Lab: Filtering Data

Assisted Lab: Designing Elements for Dashboards

Assisted Lab: Building an Ad Hoc Report

APPLIED LAB: Visualizing Data

Assisted Lab: Understanding Security Requirements for Protecting Information