Quantitative Methods Introduction to Big Data Techniques 2026: Tổng quan Module 11
Cẩm nang học tập toàn diện Learning Module 11 Introduction to Big Data Techniques CFA Level I 2026: Khung 3 bài học công nghệ dữ liệu lớn và AI/ML trong đầu tư định lượng, 4V của Big Data, Dữ liệu có cấu trúc vs Phi cấu trúc, Phân loại Supervised / Unsupervised / Reinforcement Learning, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và trực quan hóa dữ liệu kèm liên kết Practice Quiz 10 câu có lời giải chi tiết.
16 tháng 8, 2026
Kiểm duyệt: Triệu Thị Thùy Dung
Key Takeaways — Điểm cốt lõi
- •4 chữ V của Big Data: Volume (Dung lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng cấu trúc), Veracity (Độ tin cậy).
- •Supervised Learning: Có nhãn mục tiêu (Target/Label), gồm Hồi quy và Phân loại (SVM, Random Forest).
- •Unsupervised Learning: Không có nhãn, tìm quy luật ẩn và gom cụm (K-Means, PCA giảm chiều dữ liệu).
- •NLP Pipeline: Tiền xử lý văn bản -> Tokenization -> Lemmatization -> Trích xuất Bag-of-Words -> Sentiment Analysis.
💡 Bắt đầu học Module 11: Xem bài học đầu tiên Lesson 1: Fintech & Big Data.
1. Bản Đồ 3 Bài Học Thuộc Module 11
• Lesson 1: Fintech và Big Data trong Quantitative Investment Analysis CFA Level 1
• Lesson 2: Artificial Intelligence vs Machine Learning CFA Level 1
• Lesson 3: Data Science, Visualization và NLP CFA Level 1
• Đề Thi Trắc Nghiệm Practice Quiz Module 11 (10 Câu Có Lời Giải)
🔗 🧭 BẢN ĐỒ ĐIỀU HƯỚNG BÀI HỌC (INTERNAL LEARNING LINKS)
-
•
🗺️ Lộ trình tổng thể: Lộ Trình Học CFA Level 1 Quantitative Methods 2026
-
•
➡️ Bài tiếp theo: Lesson 1: Fintech & Big Data
-
•
📝 Luyện đề thực hành: Practice Quiz Module 11