Trần Minh Hiếu

Giới thiệu về bản thân

Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Trần Minh Hiếu
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
(Thường được cập nhật sau 1 giờ!)

Khoa học dữ liệu góp phần tạo ra nhiều cơ hội mới cho các lĩnh vực khác nhau vì các lí do sau: - Quyết định dựa trên dữ liệu: Khoa học dữ liệu cho phép tổ chức và cá nhân sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và chính xác hơn. Phân tích và khai phá dữ liệu giúp dự báo và phân tích xu hướng phát triển, từ đó giúp chuẩn bị sẵn sàng và thích nghi với thay đổi, đồng thời đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp. - Tự động hoá và đổi mới sáng tạo: Khoa học dữ liệu sử dụng các mô hình học máy để tự động hoá các tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, tăng tính hiệu quả và độ chính xác. Các tổ chức có thể áp dụng Khoa học dữ liệu để tự động hoá nhiều quy trình và công việc trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, dịch vụ khách hàng đến quản lí tài chính. - Cá nhân hoá dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng: Khoa học dữ liệu cho phép cá nhân hoá các dịch vụ dựa trên phân tích dữ liệu về khách hàng. Điều này giúp cung cấp thông tin đầy đủ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra giải pháp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh số. Các hệ khuyến nghị và các ứng dụng y học cá nhân hoá là ví dụ điển hình.

VD: Giúp con người lập danh sách và quản lý thông tin

Quy trình sử dụng mô hình học máy để xếp khách hàng gồm: 1. Thu thập dữ liệu: Thu thập thông tin khách hàng (giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm,…). 2. Tiền xử lí dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hoá và mã hoá dữ liệu. 3. Xây dựng và huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã gán nhãn (mới, tiềm năng, thân thiết) để huấn luyện mô hình. 4. Dự đoán/Phân loại: Đưa dữ liệu khách hàng mới vào mô hình để xếp vào các nhóm tương ứng. 5. Đánh giá và cải thiện: Kiểm tra độ chính xác và điều chỉnh mô hình nếu cần.

Kĩ thuật viên công nghệ thông tin làm những việc sau: - Khắc phục lỗi, sửa máy tính cho khách hàng. - Tư vấn cho khách hàng mua máy tính hay khách muốn nâng cấp phần cứng phần mềm. - Lắp đặt phần cứng, kết nối mạng, thiết lập nội dung số cho khách hàng. - Quản lí máy tính, thiết bị mạng, hướng dẫn sư dụng thiết bị số và phần mềm mới, lên kế hoạch cho việc nâng cấp bảo trì.