The data cherry

✨ **Cherry khai bút đầu năm với series: Navigating AI!** ✨

AI đang phát triển mạnh mẽ, nhưng liệu chúng ta có thực sự hiểu rõ hành trình của nó? 🤖💡 Trong series này, Cherry sẽ cùng mọi người:

✅ Khám phá hành trình phát triển của AI từ trước đến nay
✅ Điểm qua các động lực chính đang định hình tương lai AI
✅ Dự đoán những cơ hội cho người làm nghề và sinh viên

📌 Đây là phần đầu tiên trong series. Xem chi tiết tại link trong comment! ⬇️

🫡🛑 “Tại sao OpenAI lại ra mắt SearchGPT khi đã có ChatGPT?”
hay
“ChatGPT có thể trả lời hầu hết mọi câu hỏi, nhưng bạn có tin nó sẽ cho bạn chính xác các bước để hoàn trả đơn hàng trên TikTok không?”

Nếu tò mò về câu trả lời thì đừng bỏ qua bài viết mới của Cherry về —một kỹ thuật giúp các mô hình ngôn ngữ trở nên chính xác hơn nhờ vào việc tham chiếu đến thông tin bên ngoài, cập nhật liên tục! 🎯

👉 Xem phiên bản slides interactive đầy đủ theo link trong comment.

🫡 Cho bạn nào thắc mắc sao job listing cũng khá nhưng apply mãi không chỗ nào gọi .... this might be one of the reason 👀

What The Rise Of Fake Job Listings Says About The Job Market Ghost jobs are on the rise, even as the U.S. labor market appears healthy. While data suggests a tight job market, many workers still struggle to find employ...

📌pin lại khi cần nào

🫠 Không chỉ mình các bạn mệt đâu ạ, Cherry cũng hết hơi upskill liên tục.
🍒But we gotta keep going 💪

🚀 Hãy tưởng tượng Hadoop như một bộ kit nguyên liệu hoàn chỉnh dành cho dữ liệu lớn! Giống như HelloFresh gửi cho bạn tất cả các nguyên liệu để nấu một bữa ăn, Hadoop cung cấp cho bạn mọi thứ cần thiết để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu khổng lồ. 🍲

Đây là những gì Hadoop bao gồm:

HDFS: Lưu trữ tất cả dữ liệu của bạn.
YARN: Quản lý và lập lịch công việc.
MapReduce: Xử lý dữ liệu.
Hadoop Common: Cung cấp các thư viện và tiện ích chung.
Trong phần đầu tiên này, chúng ta sẽ khám phá HDFS và YARN.

Link in comment
----

🚀 Imagine Hadoop as a HelloFresh kit for big data! Just like HelloFresh sends you all the ingredients to cook a meal, Hadoop gives you everything you need to store and process massive datasets. 🍲

Here's the breakdown:

- HDFS: Stores all your data.
- YARN: Manages and schedules tasks.
- MapReduce: Processes data.
- Hadoop Common: Provides shared libraries and utilities.

In this first part, we’re diving into HDFS and YARN. Stay tuned to learn how these components keep your data game strong!

Link in comment

💪📊 BigData

FYI, ngoài các vị trí như DA, DE thì bạn nào có background chuyên về Computer Science, Information System, và các ngành liên quan có thể cân nhắc theo định hướng Data Architect nhé. 🍻💻💵

Blueprints and pipelines: Data Architect 📐 vs. Data Engineer! ⚙️

Here's a quick comparison to help you understand their roles, responsibilities, and skills!

Below, you'll find career paths and job application prep tips for both roles.

Data Architect Path:
1. Education: Degree in computer science, information systems, or a related field.
2. Experience: Start as a database administrator or data analyst to gain foundational skills.
3. Skills Development: Focus on data modeling, database design, and system architecture.
4. Advanced Roles: Move into roles such as data modeler or solutions architect.
5. Certifications: Obtain certifications in data architecture and cloud platforms.
6. Interview Questions: Be prepared for questions on designing data models, ensuring data security and scalability, and optimizing database performance. Example: "Can you describe a time when you designed a data architecture framework that improved system performance?"

Data Engineer Path:
1. Education: Degree in computer science, engineering, or a related field.
2. Experience: Begin as a software engineer or junior data engineer.
3. Skills Development: Learn programming, big data technologies, and data pipeline construction.
4. Advanced Roles: Progress to senior data engineer or lead data engineer positions.
5. Certifications: Earn certifications in big data technologies and cloud services.
6. Interview Questions: Expect questions on building and maintaining data pipelines, working with big data technologies, and optimizing data workflows. Example: "How have you handled real-time data processing and ensured data accuracy?"

Which path will you choose? 🌟
For more data architect job hunting tips, check out our article: Data Architect Interview Questions and Answers (2024) 🔗https://bit.ly/3zD4Q0E

Bạn có bao giờ tò mò về cách các "ông lớn" công nghệ xử lý lượng dữ liệu khổng lồ chưa? 🤔 Hãy cùng khám phá thế giới của hệ thống phân tán và tìm hiểu cách chúng lưu trữ và xử lý thông tin trên nhiều máy tính một cách siêu hiệu quả! 🤓

Link interactive slide trong comment nhé!
Also follow Cherry trên Threads để xem update thường xuyên hơn nha.

👉 follow Cherry on Threads để xem frequent updates và tech news

😎

📣📣📣 Thống kê mô tả cùng Cherry - Phần 2: "Bật mí cách mô tả biến" đã lên sóng! 📊📊📊

Học về phương sai (variance), độ lệch chuẩn (standard deviation), ...mà não không load nổi? Đừng lo, Cherry đã chuẩn bị sẵn bí kíp giúp bạn chinh phục môn Thống kê khô khan đây! 😉

Phần này, chúng mình sẽ cùng nhau khám phá cách "soi" từng loại biến, từ biến phân loại đến biến định lượng.

1. Mô tả biến phân loại
2. Mô tả biến định lượng:
- Xu hướng trung tâm: Tìm hiểu trung bình, trung vị, và mốt.
- Vị trí: Cách xác định vị trí dữ liệu.
- Độ phân tán: Sự biến động và đặc điểm của dữ liệu.
- Hình dạng: Khám phá hình dạng phân phối dữ liệu.

👉 Link ở comment
👉 Đừng quên like, share và tag ngay đứa bạn cùng lớp vào để cùng nhau học nhé! ❤️

---
*Nhằm tôn trọng bản thân và chất xám của tác giả, các bạn vui lòng quote nguồn khi sử dụng.
**Nếu có bất kỳ sai sót, đóng góp ý kiến hay muốn xin phép sử dụng nội dung cho mục đích thương mại, vui lòng liên hệ qua email [email protected].