빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

Hãy sử dụng thư viện Folium và API Google Cloud được cung cấp theo mặc định trong Python. Bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu không gian dựa trên mã hóa mà không cần bất kỳ công cụ bổ sung nào.

Phân tích trong môi trường giống như Excel và tự động tạo mã Python. Bài giảng này cải thiện sự hiểu biết của bạn về phân tích dữ liệu bằng cách so sánh nó với Pandas và Seaborn.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với Power BI [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu cách chỉnh sửa dữ liệu bằng trình chỉnh sửa truy vấn, trực quan hóa dữ liệu bằng nhiều công cụ khác nhau cũng như kiểm tra và chia sẻ kết quả được phân tích.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với QGIS [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu về các phương pháp phân tích không gian bằng chương trình QGIS cơ bản sử dụng dữ liệu không gian.

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

Chúng tôi sẽ giúp những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành phân tích dữ liệu lớn bằng R để chuẩn bị cho kỳ thi. Dựa trên các câu hỏi được đặt ra trong kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ chỉ chọn và thông báo cho bạn những phần thiết yếu. Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tiến một bước gần hơn đến việc vượt qua kỳ thi thực hành dành cho kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn. Chúng tôi đã xem xét các câu hỏi thi gần đây và tải lên các tập lệnh và dữ liệu liên quan. Ngoài ra hãy xem thông tin kỳ thi mới nhất của chúng tôi.

Kỳ thi Phân tích dữ liệu lớn là chứng chỉ quốc gia được tổ chức 2 lần một năm. Chúng tôi cung cấp các bài giảng chi tiết từ cơ bản đến nội dung cốt lõi cho những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành. Độ khó của kỳ thi tăng lên theo từng vòng. Vì điều này, chúng tôi cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để tăng tỷ lệ đậu.

Khóa học nhập môn này được thiết kế là khóa học dễ nhất và thực tế nhất, phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu Python. Bạn sẽ học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Streamlit, Google Cloud Platform để triển khai, v.v. Ngoài ra, khóa học còn giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

Khóa học này nhằm mục tiêu giúp bạn nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm và tính năng cốt lõi cần thiết cho Kỳ thi thực hành Trực quan hóa thông tin quản lý (Tableau), dựa trên hướng dẫn ra đề của cơ quan tổ chức. Khóa học được cấu trúc theo hướng thực hành để bạn có thể sử dụng linh hoạt các tính năng thường xuất hiện trong thực tế, đồng thời thông qua việc giải các đề thi thử dạng A, B, bạn có thể nâng cao cả sự hiểu biết về dạng câu hỏi và năng lực giải quyết vấn đề. Giáo án và tài liệu học có thể xem tại https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime.

Tìm hiểu về công cụ trực quan hóa Tableau cần thiết cho kỳ thi thực hành năng lực trực quan hóa thông tin kinh doanh. Đừng do dự nữa và hãy thử thách bản thân!

Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu qua lập trình, và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Muốn làm Nhà phân tích Dữ liệu? Dựa trên kinh nghiệm của tôi, tôi sẽ điểm qua công việc của từng vị trí dữ liệu trong công ty thực tế.

Hãy đặt nền tảng cho việc sử dụng Python và giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu!

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Đây là bài giảng dự án thực tế thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Arduino và cảm biến gió.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.