Từ góc độ phân tích dữ liệu, Internet vạn vật (IoT) không chỉ là mạng lưới thiết bị thông minh – mà còn là một nguồn dữ liệu khổng lồ, liên tục và có giá trị chiến lược. Những thiết bị được kết nối này đang tạo ra dòng dữ liệu thời gian thực giúp các tổ chức, chính phủ và doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên thông tin, tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Khi dữ liệu được thu thập, xử lý và phân tích đúng cách, IoT trở thành nền tảng của chuyển đổi số trong mọi lĩnh vực.
Trong phân tích dữ liệu, đặc biệt khi xây dựng các pipeline hiệu suất cao hoặc tích hợp với phần mềm nhúng, C++ là lựa chọn phổ biến nhờ tốc độ xử lý mạnh mẽ và kiểm soát tài nguyên chặt chẽ. Trong ngôn ngữ này, constructor và destructor đóng vai trò sống còn để đảm bảo rằng các đối tượng—có thể là cấu trúc dữ liệu, bộ đọc file hoặc kết nối mạng—được khởi tạo chính xác và giải phóng hợp lý khi không còn dùng tới.
Trong kỷ nguyên dữ liệu và kết nối, khi các thiết bị thông minh như nhà tự động, xe tự hành hay thiết bị đeo theo dõi sức khỏe ngày càng phổ biến, Internet vạn vật (IoT) không chỉ là một trào lưu công nghệ mà đã trở thành một mạng lưới dữ liệu sống. Đằng sau lớp vỏ thiết bị sáng bóng ấy là một thành phần cốt lõi ít được nhắc đến – hệ thống nhúng, nơi dữ liệu được thu thập, xử lý và truyền đi.
Trong thời đại số hóa, dữ liệu trở thành tài sản quý giá của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sở hữu dữ liệu chưa đủ; khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mới là yếu tố then chốt giúp đưa ra quyết định chính xác và kịp thời. Microsoft Power BI là công cụ mạnh mẽ giúp bạn thực hiện điều này một cách hiệu quả.
Power BI là một công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về các nguồn dữ liệu mà Power BI có thể kết nối, cùng với cách thiết lập kết nối một cách hiệu quả.
1. Power BI là gì?
2. DAX trong Power BI là gì?
3. Vai trò của Power BI trong doanh nghiệp
4. Lộ trình tự học Power BI cho người mới bắt đầu
4.1. Làm quen với giao diện Power BI Desktop
4.2. Kết nối và xử lý dữ liệu
4.3. Xây dựng mô hình dữ liệu
4.4. Trực quan hóa dữ liệu
4.5. Chia sẻ và xuất bản báo cáo
5. Những sai lầm thường gặp khi tự học Power BI
6. Kết luận
Power Query Editor trong Power BI là một công cụ mạnh mẽ giúp người dùng xử lý, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào mô hình phân tích. Đây là bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác và sẵn sàng cho việc trực quan hóa và ra quyết định.
Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, ngành Phân tích dữ liệu (Data Analysis) trở thành một trong những công việc được săn đón nhất, không chỉ bởi mức lương hấp dẫn mà còn vì vai trò then chốt của nó trong việc đưa ra quyết định kinh doanh. Nhiều bạn bắt đầu quan tâm đến ngành này và tự hỏi: "Mình biết Excel rồi, vậy đã đủ để bắt đầu chưa?"
Viết chương trình ứng dụng thực tế" tập trung vào việc khai thác sức mạnh của VBA trong Excel kết hợp với ngôn ngữ truy vấn SQL để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. Qua đó, người học sẽ biết cách xây dựng các ứng dụng thực tế như trích xuất, lọc, tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách linh hoạt và hiệu quả.