PHAN CÔNG MẠNH

Giới thiệu về bản thân

Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của PHAN CÔNG MẠNH
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!)
 dự án phân tích biến động giá Cà phê Robusta tại Tây Nguyên trong 5 năm qua. 1. Xác định mục tiêu (Problem Definition)
  • Mục tiêu: Hiểu quy luật tăng giảm giá theo mùa vụ và dự báo giá cà phê tháng tới để giúp nông dân quyết định thời điểm bán ra.
  • Câu hỏi chính: Tại sao giá cà phê thường đạt đỉnh vào tháng 4-5? Liệu năm nay giá có vượt ngưỡng 120.000đ/kg không?
2. Thu thập dữ liệu (Data Collection)
  • Nguồn: Lấy dữ liệu giá hàng ngày từ trang giacaphe.com, số liệu xuất khẩu từ Tổng cục Thống kê, và dữ liệu thời tiết (El Niño/La Niña) từ Cục Khí tượng.
  • Dạng dữ liệu: File Excel, bảng tính từ website, hoặc API từ các sàn giao dịch hàng hóa thế giới (London/New York).
3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Cleaning)
  • Xử lý lỗi: Loại bỏ các ngày nghỉ lễ không có giao dịch (dữ liệu trống).
  • Đồng bộ: Chuyển đổi tất cả đơn vị về VNĐ/kg (nếu dữ liệu gốc là USD/tấn).
  • Làm sạch: Loại bỏ các mức giá "ảo" do tin đồn thất thiệt gây ra khiến giá nhảy vọt cục bộ trong vài giờ.
4. Phân tích khám phá (EDA - Exploratory Data Analysis)
  • Trực quan hóa: Vẽ biểu đồ đường thể hiện giá 5 năm qua.
  • Phát hiện: Bạn nhận ra cứ năm nào lượng mưa thấp thì giá sẽ tăng cao vào năm sau do mất mùa.
  • Tương quan: Thấy được giá cà phê trong nước biến động cùng chiều với giá sàn London nhưng chậm hơn khoảng 1-2 ngày.
5. Xây dựng mô hình dự báo (Modeling)
  • Lựa chọn: Sử dụng thuật toán chuỗi thời gian (như ARIMA hoặc LSTM) để huấn luyện máy tính học từ dữ liệu quá khứ.
  • Thử nghiệm: Đưa dữ liệu 4 năm đầu vào để máy "học", sau đó dùng năm thứ 5 để kiểm tra xem máy dự đoán có đúng với thực tế không.
6. Triển khai và Đánh giá (Deployment & Evaluation)
  • Sản phẩm: Một bảng điều khiển (Dashboard) trên điện thoại cho nông dân xem biểu đồ dự báo giá trong 7 ngày tới.
  • Đánh giá: Nếu dự báo sai lệch quá 5%, cần cập nhật thêm các biến số mới (ví dụ: chi phí vận tải biển tăng do xung đột địa chính trị).

 Người quản trị mạng cần theo học ngành học Mạng máy tính và truyền thông . Vì để nắm vững kiến thức nền tảng về thiết kế, vận hành, và bảo mật hệ thống . Ngành học này cung cấp kỹ năng thiết yếu để giải quyết sự cố đảm bảo hạ tầng CNTT hoạt động ổn định , an toàn trước các cuộc tấn công mạng , đáp ứng nhu cầu tuyển dụng cao trong thời đại chuyển đổi số

 Người quản trị mạng cần theo học ngành học Mạng máy tính và truyền thông . Vì để nắm vững kiến thức nền tảng về thiết kế, vận hành, và bảo mật hệ thống . Ngành học này cung cấp kỹ năng thiết yếu để giải quyết sự cố đảm bảo hạ tầng CNTT hoạt động ổn định , an toàn trước các cuộc tấn công mạng , đáp ứng nhu cầu tuyển dụng cao trong thời đại chuyển đổi số