[From Concept to Practice] Introduction to Recommendation Systems

Bài giảng giải quyết vấn đề SQL trung cấp của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có nhiều kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến. Chúng ta hãy cùng nhau giải quyết một số vấn đề để thực hành lý thuyết SQL trung cấp.

Bài giảng giải quyết vấn đề SQL nâng cao của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có nhiều kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến. Chúng ta hãy cùng nhau giải quyết một số vấn đề để thực hành nội dung SQL nâng cao.

Bài giảng SQL trung cấp của Datarian, người có hơn 10.000 học viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL trung cấp và cùng nhau giải quyết các vấn đề thực hành.

Bài giảng cơ bản về SQL tại Infron của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL cơ bản và cùng nhau giải quyết 10 vấn đề HackerRank.

Các bài giảng SQL nâng cao của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL nâng cao và cùng nhau giải quyết các vấn đề thực hành.

Giải 25 bài toán SQL với độ khó đa dạng. Đây là bài giảng giải đề Advent of SQL 2024, sau khi hoàn thành bài giảng, bạn có thể hoàn thành lịch Advent và nhận huy hiệu.

Kỷ nguyên không cookie, marketing sẽ thay đổi như thế nào? Nếu bạn không biết bắt đầu phân tích hiệu quả marketing ra sao, hãy tham gia buổi hội thảo tháng 11.

Chuẩn bị việc làm Data Analyst, nếu đang bế tắc không biết bắt đầu từ đâu, hãy nhận gợi ý từ seminar tháng 9 này!

사이드 프로젝트에서는 어떻게 데이터를 활용할 수 있을까요? '그밈'과 '스컬'의 이야기를 이번 세미나에서 들어보세요!

Dữ liệu được dùng thế nào trong marketing nội dung? Tại seminar tháng 5, bạn sẽ được nghe các data analyst chia sẻ các case study dùng data blog & newsletter công ty!

Làm thế nào các startup IT đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu? Tại buổi seminar tháng 4, bạn có thể nghe về các trường hợp của Datalian và Postype!

Các bài giảng SQL thực tế của Infron do Datarian thực hiện, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. SQL được sử dụng như thế nào trong thực tế? Hãy trở thành nhà phân tích dữ liệu giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng dữ liệu thực từ dịch vụ Yammer của Microsoft.

Không có developer cũng không sao! Không biết kiến thức lập trình cũng không vấn đề gì. Tôi sẽ hướng dẫn cách cài đặt GA4 đơn giản chỉ bằng cách click chuột mà ai cũng có thể làm được.

Chúng tôi sẽ tiết lộ danh mục phân tích dữ liệu thực tế của những người tìm việc thành công, cũng như các câu hỏi liên quan đến danh mục mà họ đã được hỏi trong các cuộc phỏng vấn!

Nếu bạn đang nghĩ đến việc sử dụng dữ liệu trong công việc của mình, hãy tham khảo một số lời khuyên hữu ích từ hội thảo này.

Bạn có biết có nhiều loại nhà phân tích dữ liệu khác nhau không? Nếu bạn tò mò về mọi thứ liên quan đến các nhà phân tích dữ liệu nội bộ và tư vấn phân tích dữ liệu, hãy tham dự hội thảo này!

Nếu bạn tò mò về những khả năng và tương lai khác nhau của AI sáng tạo, bao gồm ChatGPT và Clova X, có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, hãy lắng nghe hội thảo tháng 5 này!

Những người thực hành tò mò về cách các công ty khác tiến hành phân tích kênh, hãy tập trung tại đây! Hãy xem trường hợp của 'Alarmy', ứng dụng báo thức số một toàn cầu với 75 triệu lượt tải xuống tích lũy.

Bạn đang lo lắng về việc liệu mình có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu với tư cách không chuyên ngành không? Hãy lắng nghe câu chuyện của một nhà phân tích cấp cao không chuyên!

Họ nói rằng bạn cần phải làm bài kiểm tra mã hóa SQL để trở thành nhà phân tích dữ liệu, nhưng nếu bạn đang tự hỏi nên bắt đầu từ đâu và học bao nhiêu, hãy tham gia hội thảo này!

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

Pandas là một trong những thư viện được sử dụng rộng rãi nhất trong Python. Là yếu tố không thể thiếu trong phân tích dữ liệu, với khóa học <Pandas hoàn thành trong một lần>, bạn có thể học mọi thứ về Pandas, thư viện phân tích dữ liệu không thể thiếu trong Python.

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.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

Tìm hiểu cách hiểu các mô hình học máy nâng cao mà không cần toán học và dễ dàng triển khai chúng bằng Python.

Học các tính năng cốt lõi của Pandas bằng cách so sánh với SQL!

Bài giảng này là bài giảng tiếp theo về Đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu vào cổ phiếu bằng Python Phần 1. Nếu phần 1 thiên về giới thiệu thì Phần 2 sẽ nói nhiều hơn về trải nghiệm tổng thể của việc thực hiện chiến lược thực tế và đầu tư định lượng phát triển Đây là một bài giảng trung tâm, chuyên sâu. Trong lớp này, chúng tôi tập trung vào các kỹ thuật Pandas nâng cao xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và cách triển khai các chiến lược dựa trên tín hiệu dựa trên chiến lược phân bổ tài sản tĩnh/động yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ tài sản ở các giai đoạn khác nhau. Hơn nữa, nó không dừng lại ở việc thực hiện chiến lược mà còn bao gồm một 'khuôn khổ mã' trực tiếp xác minh và kiểm tra lại các chiến lược đầu tư khác nhau với việc sửa đổi mã tối thiểu cũng như cách mở rộng và cải thiện nó để dẫn đến đầu tư thực tế. Tìm hiểu về những điều cần chú ý trong quá trình này. Ngoài các thành phần lập trình, các nội dung lý thuyết như hai loại khái niệm lợi nhuận (lợi nhuận đơn giản, lợi nhuận nhật ký) và các chỉ số đánh giá liên quan đến backtesting cũng được trình bày chuyên sâu về mặt toán học, mang lại kết quả tốt nhất không thể tìm thấy trong sách, blog đầu tư thương mại, YouTube, v.v. Bạn có thể trải nghiệm luồng đầu tư định lượng bằng Python.

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.

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.

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.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

ADsP 자격증 All-In-One 강의! Hoàn thành siêu nhanh! Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

🚀 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.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.