キャグルアンケートによるデータ分析の入門

Tạo portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với lập trình phong cách GEMINI CLI không mất phí Thu thập dữ liệu, phân tích, báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, nếu học được nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thu thập dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, viết báo cáo và tạo dashboard như một nhà phân tích dữ liệu. Từ thu thập dữ liệu Python đến viết báo cáo phân tích với GEMINI CLI và VSCode Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

Đây không phải là khóa học đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và nhiều kỹ thuật xử lý văn bản khác nhau. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian và cách biểu diễn quy mô. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về một số kỹ thuật phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách thu thập thông tin chi tiết thông qua phân tích dữ liệu. Khóa học sẽ giúp bạn áp dụng những kiến thức học được từ dữ liệu giá cổ phiếu vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian như lượng nhu cầu, lượng hàng tồn kho, lượng bán hàng và lượng truy cập.

Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, máy học và học sâu, vì vậy bạn sẽ thường sử dụng các chức năng chính. Có một Pandas Cheat Sheet tập hợp và sắp xếp những nội dung cốt lõi này. Nếu bạn đã mệt mỏi khi học Pandas từ một cuốn sách dày, thì chỉ với hai trang tài liệu, chúng tôi sẽ giới thiệu Python Pandas cho bạn. Hãy làm quen với các chức năng cốt lõi của Pandas bằng cách sử dụng cheat sheet được cung cấp trong hướng dẫn chính thức của Pandas.

Hãy cùng bắt tay vào phân tích dữ liệu và học máy thông qua Kaggle, một nền tảng cạnh tranh về học máy và khoa học dữ liệu.

Sử dụng gấu trúc, bạn sẽ tìm hiểu các mẫu xử lý dữ liệu thường thấy trong thực tế và phân tích dữ liệu đã xử lý.

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.

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.

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.

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?

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

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.

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

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.

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.