FREE Data Analytics

[Ebook] Data Analytics Textbook for B.Sc. Students

Starttrain giới thiệu đến bạn đọc cuốn "Data Analytics Textbook for B.Sc. Students". Đây là giáo trình chuyên ngành được biên soạn kỹ lưỡng dành cho sinh viên năm 3 hệ Cử nhân Khoa học Máy tính (Học kỳ VI). Với cấu trúc bám sát giáo trình mới (CBCS Pattern), cuốn sách là nguồn tài liệu chuẩn mực để nắm vững các kiến thức cốt lõi về phân tích dữ liệu một cách hệ thống và thực tiễn.

Tác giả: Tiến sĩ Harsha Patil

Starttrain giới thiệu đến bạn đọc cuốn “Data Analytics Textbook for B.Sc. Students”. Đây là giáo trình chuyên ngành được biên soạn kỹ lưỡng dành cho sinh viên năm 3 hệ Cử nhân Khoa học Máy tính (Học kỳ VI). Với cấu trúc bám sát giáo trình mới (CBCS Pattern), cuốn sách là nguồn tài liệu chuẩn mực để nắm vững các kiến thức cốt lõi về phân tích dữ liệu một cách hệ thống và thực tiễn.

Mục tiêu đào tạo của bộ tài liệu

Cuốn sách cung cấp một lộ trình học tập toàn diện, giúp người đọc đi từ khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật phân tích phức tạp trong kỷ nguyên số:

Nền tảng phân tích: Hiểu rõ các mô hình toán học và phương pháp đánh giá mô hình phân tích dữ liệu.
Làm chủ Machine Learning: Tiếp cận các khái niệm về Học máy, Học sâu (Deep Learning) và Trí tuệ nhân tạo (AI).
Khai thác dữ liệu nâng cao: Ứng dụng các thuật toán để tìm kiếm mẫu liên kết và tương quan trong tập dữ liệu lớn.
Phân tích phi cấu trúc: Khám phá kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích mạng xã hội.

Cấu trúc chi tiết 4 chương trọng tâm

Chương	Chủ đề chính	Nội dung cốt lõi
Chương 1	Introduction to Data Analytics	Khái niệm, loại hình phân tích, mô hình toán học và cách đánh giá.
Chương 2	Machine Learning Overview	Quy trình lập mô hình; phân loại Học có giám sát, không giám sát và bán giám sát.
Chương 3	Mining Frequent Patterns	Phân tích giỏ hàng (Market Basket Analysis), thuật toán Apriori và FP-Growth.
Chương 4	Social Media & Text Analytics	Phân tích liên kết mạng xã hội, xử lý văn bản và ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Đội ngũ tác giả và Uy tín xuất bản

Tài liệu được bảo chứng chất lượng bởi các chuyên gia có học hàm, học vị cao trong lĩnh vực Khoa học máy tính tại Ấn Độ:

Dr. Ms. Manisha Bharambe: Tiến sĩ, Phó Hiệu trưởng kiêm Phó Giáo sư tại MES’s Abasaheb Garware College, Pune.
Dr. Mrs. Harsha Patil: Tiến sĩ, Trợ lý Giáo sư tại AEF’s Ashoka Center for Business and Computer Studies, Nashik.

Thông tin xuất bản:

Nhà xuất bản: Nirali Prakashan.
Mã số ISBN: 978-93-5451-317-6.
Thời điểm xuất bản: Tháng 2/2022.

Tại sao bạn nên tham khảo tài liệu này?

Dù được thiết kế cho sinh viên chuyên ngành, nhưng nhờ cách tiếp cận đơn giản và logic, cuốn sách này cũng là tài liệu tham khảo giá trị cho:

Nhà phân tích dữ liệu: Củng cố tư duy về thuật toán khai thác dữ liệu.
Nhà phân tích kinh doanh (BA): Hiểu rõ cách vận hành của các mô hình dự báo và phân tích tương quan.
Người tự học AI/ML: Có được cái nhìn tổng quan về lộ trình phát triển từ Data lên AI.