Pandas 팬더스 데이터분석 기초 실습

Đây là một bài giảng toàn diện về học máy. Nó bao gồm các bài giảng video ngắn, dễ hiểu dựa trên kinh nghiệm thực tế.

Chúng tôi sẽ giải thích những điều cơ bản về ElasticSearch, LogStash và Kibana. Bước cuối cùng, bạn có thể thấy mình đang phân tích dân số và trữ lượng thế giới bằng cách sử dụng ngăn xếp ELK.

Chúng tôi đề cập đến các vấn đề và giải pháp lập trình thiết yếu mà bạn cần có để thực hiện thành công một cuộc phỏng vấn viết mã (phỏng vấn nhà phát triển).

Bạn có thể gọi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ dữ liệu công khai. Bạn có thể tìm hiểu cách thu thập thông tin giao dịch của tất cả hành lá được giao dịch trên thị trường bán buôn từ dữ liệu công khai và thực hiện tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu một cách khám phá thông qua dữ liệu công khai, quét web, v.v.!

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

Hãy cùng tìm hiểu cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học máy được giám sát!

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.

Với Python Quant Investment, hãy tạo chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu và đầu tư theo chiến lược của bạn. Bạn có thể thực hiện các chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng tạo ra chiến lược đầu tư của riêng mình.

Bài giảng giới thiệu về hệ thống khuyến nghị của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết cơ bản về hệ thống gợi ý và cùng nhau thực hành phân tích dữ liệu phim.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Trong lớp này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp phân tích và xử lý các loại dữ liệu tài chính khác nhau bằng thư viện Pandas của Python, áp dụng những nguyên tắc này vào các tình huống bạn có thể gặp phải trong thực tế và cuối cùng là tìm hiểu về cách triển khai dựa trên kiểm tra ngược. trên dữ liệu sao kê (dựa trên cuốn sách 'Bạn có thể làm đầu tư định lượng' của Kang Hwan-guk). Kết quả là, bạn sẽ có thể thoát khỏi vai trò là một “nhà đầu tư thụ động”, người chỉ làm theo những gì người khác nói mà không cần xác minh hoặc có cơ sở về logic đầu tư và sẽ sử dụng Python và Pandas để triển khai nhiều yếu tố cần thiết cho việc thực hiện chiến lược. một nhà đầu tư năng động và tự định hướng, người có thể tự do trích xuất dữ liệu và phân tích nó một cách định lượng.

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.