Luận án ứng dụng AI & Big Data quản lý giao thông hàng hải Vũng Tàu-Sài Gòn. Xây dựng CSDL, mô hình dự đoán, cảnh báo sớm, xác định điểm nóng.

Bài viết làm rõ vai trò của dữ liệu lớn và phân tích nhân sự trong việc nâng cao hiệu quả tuyển dụng, giữ chân nhân tài và tối ưu hóa chiến lược quản trị nhân lực. Tác giả nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp cần phát triển tư duy dữ liệu và đầu tư xây dựng hệ thống phân tích hiệu quả để tận dụng tối đa lợi ích mà Big Data mang lại. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để biết thêm nội dung chi tiết!

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn trong các doanh nghiệp tại Việt Nam. Phân tích định lượng được thực hiện trên dữ liệu khảo sát gồm 330 công ty tại Việt Nam.

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình quản lý siêu dữ liệu nhằm hỗ trợ hiện thực hóa tài liệu kết hợp trong môi trường dữ liệu lớn và hệ thống phân tán. Cách tiếp cận tập trung vào việc tổ chức, truy xuất và đồng bộ hóa thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Hệ thống hỗ trợ khả năng mở rộng và tích hợp linh hoạt giữa dữ liệu thô và tài liệu phân tích. Kết quả minh chứng khả năng ứng dụng trong quản lý tri thức và khai phá thông tin hiệu quả. Mô hình phù hợp với các nền tảng lưu trữ số và ứng dụng công nghệ ngữ nghĩa.

Bài giảng "Trực quan hóa: Chương 7 - Các công cụ trực quan dữ liệu" giới thiệu và so sánh các công cụ phổ biến dùng trong trực quan hóa dữ liệu, giúp sinh viên lựa chọn và sử dụng hiệu quả các nền tảng phù hợp với từng loại dữ liệu, mục đích phân tích và đối tượng người dùng.

Nhằm giúp các bạn có thêm tài liệu ôn tập, củng cố lại kiến thức đã học và rèn luyện kỹ năng làm bài tập, mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 3 môn Phân tích dữ liệu lớn năm 2021-2022 - Trường ĐH Văn Lang dưới đây. Hy vọng sẽ giúp các bạn tự tin hơn trong kỳ thi sắp tới.

Bài viết nghiên cứu các vấn đề liên quan đến AI và ứng dụng của AI trên các lĩnh vực như quá rình hình thành, phát triển, những ứng dụng nổi bật cũng như thách thức, khó khăn trong quá trình ứng dụng AI vào giáo dục.

Mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Các công cụ và nền tảng cho trí tuệ nhân tạo năm 2023-2024 - Trường ĐH Văn Lang sau đây để biết được cấu trúc đề thi, cách thức làm bài thi cũng như những dạng bài chính được đưa ra trong đề thi. Từ đó, giúp các bạn sinh viên có kế hoạch học tập và ôn thi hiệu quả.

Nhằm giúp các bạn có thêm tài liệu ôn tập, củng cố lại kiến thức đã học và rèn luyện kỹ năng làm bài tập, mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Phân tích dữ liệu lớn năm 2023-2024 - Trường ĐH Văn Lang dưới đây. Hy vọng sẽ giúp các bạn tự tin hơn trong kỳ thi sắp tới.

Nghiên cứu phân tích chi phí điều trị trực tiếp cho y tế của bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (BPTNMT) ở mức độ trung bình đến rất nặng theo phân loại GOLD 2023 (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease).

Bài viết này thực hiện phân tích và tổng hợp kinh nghiệm của một số quốc gia trên thế giới về dự báo thị trường lao động, trên cơ sở đó chỉ ra Việt Nam cần xây dựng một mô hình, phương pháp dự báo thị trường lao động cần áp dụng các công nghệ tiên tiến như phân tích dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của dự báo.

Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong quản lý giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn" được thực hiện nhằm mục đìch sau đây: Nghiên cứu phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va trên vùng biển rộng và trên luồng lạch hẹp; Xây dựng cơ sở dữ liệu đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn; Ứng dụng AI trong đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn.

Luận án được thực hiện nhằm mục đích sau đây như nghiên cứu phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va trên vùng biển rộng và trên luồng lạch hẹp; Xây dựng cơ sở dữ liệu đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Sài Gòn – Vũng Tàu; Ứng dụng AI trong đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Sài Gòn – Vũng Tàu.

Bài viết làm rõ sự tha hóa con người trong thời đại dữ liệu lớn (Big Data age), chỉ ra những biểu hiện mới của vấn đề này, đó là: sự tha hóa con người thành vô dụng, sự tha hóa con người thành những đẳng cấp sinh học, sự tha hóa con người thành những thực thể mất tự do.

Nghiên cứu này phân tách năng lực quản trị dữ liệu lớn thành bốn thành phần gồm: năng lực hoạch định, năng lực phối hợp, năng lực ra quyết định, năng lực kiểm soát dữ liệu lớn và làm rõ bốn thành phần này tác động ra sao đến việc tiếp cận nguồn cung ứng logistics toàn cầu cũng như cải thiện hiệu quả kinh doanh của công ty dịch vụ logistics.

Bài viết tập trung nghiên cứu tổng quan về việc đánh giá mức độ sẵn sàng áp dụng phân tích dữ liệu lớn trong các tổ chức/doanh nghiệp, dựa trên khung lý thuyết TOE (Technological-Organizational-Environmental).

Nội dung của nghiên cứu này được sắp xếp như sau. Chương 1 trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu, từ đó xác định vấn đề cần giải quyết. Chương 2 trình bày phương pháp luận để xây dựng lên mô hình kiến trúc đề xuất. Chương 3 trình bày kết quả thực nghiệm và các thảo luận liên quan. Kết luận và các hướng phát triển tương lại được trình bày ở chương 4.

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 1 - Tổng quan về lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn" trình bày các nội dung chính sau đây: Những con số về tốc độ sinh dữ liệu; Các nguồn tạo ra dữ liệu lớn; Đặc điểm 5’V của dữ liệu lớn; Khai thác dữ liệu lớn trong giáo dục; Khai thác dữ liệu lớn trong khoa học chăm sóc sức khoẻ;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn: Chương 7 - Các kĩ thuật xử lý luồng dữ liệu lớn" trình bày các nội dung chính sau đây: Hệ sinh thái Apache Spark; Tổng quan về Spark streaming; Ưu điểm của Spark streaming; Luồng hoạt động của Spark streaming; Transformation trên DStreams;... Mời các bạn cùng tham khảo!