강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

로드맵

Data Science

/

Data Analysis

Python Streamlitを活用したダッシュボード作成（feat. ビッグデータ分析技師実技準備）

Python初心者の目線に合わせ、最も簡単で最も実践的な過程として企画された入門講義で、Streamlitを活用した直感的なダッシュボード、デプロイのためのGoogle Cloud Platformなどを学びます。また、ビッグデータ分析技士の実技準備も同時に行うことができます。

（4.4）受講レビュー 13件

受講生 126名

  • Evan
데이터시각화
streamlit
실습 중심
실습코드
Python
Scikit-Learn
Pandas
Web Crawling

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Python 機械学習

  • Pythonデータ分析

  • パイソン ウェブクローリング

  • Python ダッシュボード

  • ビッグデータ分析技士

講義のテーマと目標💎

1. データサイエンスに必要なPython基礎文法を学びます。

2.ダッシュボードオープンソースであるStreamlitの基本文法を学びます。

3.機械学習の基礎を固め、時系列について学びます。

4. 展開用の Google Cloud Platform を学びます。

  1. ビッグデータ分析記事実機を一緒に準備できます。

こんな方にこの講義を強くお勧めします！ 🔑

データ分析を初めて学び、どのようにすべきか迷って、涙を流す人だ。

データ分析初めて学ぶのはどこで、どのように始めるべきですか？

チンムン科生でデータ科学をどのように学ぶべきか難しい表情を作っている。

蒸し文科生なのにデータ科学を学びたいのですが、これは可能でしょうか？

就コン生でデータ分析ポートフォリオを作りたくなる不安な表情だ。

データ分析ポートフォリオを作成したいのですが、どこから手を出さないのですか？

  • データ分析は今足を踏み入れた 入門者

  • どこから何をすべきか躊躇する非専攻者

  • データ分析でキャリアを変えたい就労生

この講義はStreamlitによるプロジェクト
漢方で終わるwith Pythonに基づいて行われます！

講義を準備しながら講師様が講義を準備するきっかけと今後の発展の可能性をインタビューした内容だ。また、関連書籍を入れた。

この教材は、PythonのオープンソースライブラリであるStreamlitで、さまざまなデータ可視化を実装したプロジェクトを一発で終わらせる方法を一冊にまとめました。 Python、Pandas、Webクロール、Scikit-Learn、streamlitなど、さまざまなダッシュボードや例を見ることができます。

この教材は、データアナリストを希望するすべての方にとって質の高いガイドになります。

*教材の購入は必須ではありません。

👉教材購入リンク - https://bookk.co.kr/bookStore/67930908f3250118b233df2d (改訂2版)

累積販売

この講義で学ぶこと📚

  • Pythonの基本文法に基づいて、以下の6つの項目を学習します。


まず、データサイエンスの主要ライブラリ
pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, prophet, lightGBM

第二に、地理空間分析の入門
特定の場所または地理的領域に関連するデータを使用した分析

第三に、公共データAPIのクロール
Pythonを活用して公共データポータルのデータをデータフレームに保存し、可視化による分析

第四に、Streamlitダッシュボード
Python Streamlitで簡単で簡単ですが、正確なデータダッシュボードを作成する

第五に、GitHub、Git、GitHub Action
GitHubのインストール、連動、活用

第六に、Google Compute Engine、Google BigQuery

この講義の構成を紹介します💻

Python Streamlitを活用した様々な例が盛り込まれ、この講義！

0204_Streamlit_Inflearn

段階的に基本概念に充実し、多様な実習課題でデータ分析家になってみてください！
講義リストに記載されている講義に加えて、さらに講義はアップロードされる予定です。楽しみにしてください🥨

Inflearn講義でのみ✨

提供される特典をお見逃しなく。

受講前に確認してください！

Youtubeで無料で提供される講義です！

このレッスンはdarkgreenchloeJJで

すべて無料でお会いできます。

YouTubeビデオ講義との主な差別点✅

YouTubeの映像は本を購入した読者のための用途ですが、最大の差別点は視聴者の質疑応答は受けられません。実際の本を購入していない読者の質疑応答に一つずつ対応するのが難しいのが事実です。

したがって、差別点は次のようになります。

  • Inflearn環境を介してクエリ応答を提供できることが最大の差別点です。

  • 講義資料スライドやその他の本にはないボーナス講義のソースコードや講義資料はYouTubeでは提供していません。

    実際に本講義で一部チュートリアル（Seleniumなど）は教材にない内容です。

💡講義資料とソースコード

YouTubeのビデオは無料で見ることができますが、講義資料やソースコードは提供されません。したがって、ソースコードが必要な場合や講義資料スライドが必要な方は、必ず受講してください。

💡フレンドリーで入念な質疑応答

YouTubeのビデオにはコメントはありません。いろいろな質問をしてくれますが、回答が難しい部分があります。本講義を通じてご質問いただければ誠心誠意までお答えいたします。

これからも着実に発展する講義

現在の講義購入を躊躇している方々 一度お読みください。

  • 改訂2版を更新しました。 （Pythonクラス、Streamlitの新機能の紹介、Cursor AIの使い方）

  • 現在は川の本数が約200余ほどと少ない方ですが、これからずっと増える予定です。


  • Google CloudおよびGithub Actionsのレッスンは、2024年3月31日より前に撮影を終了して完了する予定です。 (完了O)

  • Python関連の講義だけでなく、就職に不可欠な様々な講義をここで継続的に更新する予定です。一種のボーナス講義だと思っていただきたいです。本に限られた内容ではなく、様々なコンテンツに引き続き更新する予定です。受講生のニーズを収束することで、就職に関する内容は継続的に更新される予定です。


    • 例：FitHubポートフォリオとPPTポートフォリオの作成方法

    • 例：ビッグデータ分析記事実機2024年5月31日以前の撮影予定

  • サンプル講義が気に入った場合は、今すぐ購入してください。


就職準備生の皆さん！

🙇‍♀本が出たときと同様に、この講義は就職準備生の方のための講義です。
進路やポートフォリオに関するご質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。
長期的には本講義でプロジェクトポートフォリオ、ブログなど様々な方式の講義で就職準備生分をSupportできる講義などもアップロードさせていただきます。

受講前、ご確認ください！

基礎文法から学ぶので、プログラミングの経験は必ずしも必要ではありません。
この講義と一緒に着実に勉強できる時間を必ず確保して、一緒に成長してください。

より良い講義のために🍒

🦋より良い講義のために講義受講後、後期を残していただければ最大限反映して映像をアップロードします！

🐣 'Evanさん、00他の例も載せてください'など追加的に必要な部分を教えていただければ反映してアップロードいたします！

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • コーディングが初めての人

  • 就職ポートフォリオを作りたい人

  • ビッグデータ分析技士 実技 準備したい人

こんにちは
です。

126

受講生

13

受講レビュー

18

回答

4.4

講座評価

1

講座

안녕하세요,

현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 박사과정을 진행하고 있으며, 취업준비생들의 취업을 진심으로 돕기 위한 강의와 재직자들을 대상으로 R, Python, SQL, Excel, Tableau 등 분석과 관련된 강의로 밥벌이를 하고 있는 Evan입니다. 이제 만 3년이 되었는데, 국방부, 육군본부, 하나금융에서 단기강의로 강의를 시작한 이래로 다양한 기관(한국IT비즈니스협회, 한국능률협회, 한국소프트웨어기술진흥협회, 삼육대 등)에서 강의를 진행하였습니다. 현재는 2023년부터 위 기관 외에도 멀티캠퍼스에서 강의를 하나 맡아서 장기적으로 취업 준비생을 대상으로 교육을 진행하고 있습니다.

カリキュラム

全体

243件 ∙ (34時間 20分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

13件

4.4

13件の受講レビュー

  • navch35492376님의 프로필 이미지
    navch35492376

    受講レビュー 10

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    40% 受講後に作成

    • j2hoon856466
      知識共有者

      Cảm ơn bạn.

  • wool9017943님의 프로필 이미지
    wool9017943

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

  • jeonghwanyang2728님의 프로필 이미지
    jeonghwanyang2728

    受講レビュー 7

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    60% 受講後に作成

  • jiae870636님의 프로필 이미지
    jiae870636

    受講レビュー 3

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

  • yhkim771068님의 프로필 이미지
    yhkim771068

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    • j2hoon856466
      知識共有者

      Cảm ơn bạn đã đánh giá tích cực về khóa học, điều còn thiếu sót.

￥8,346

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう！

[Hoạt động sau giờ làm] Thực hành chứng chỉ phân tích Big Data (Dạng bài 1,2,3)Hình thu nhỏ khóa học

[Hoạt động sau giờ làm] Thực hành chứng chỉ phân tích Big Data (Dạng bài 1,2,3)

roadmap

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.

Nhập môn

Nhập môn

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

[Hoạt động sau giờ làm] Thực hành chứng chỉ phân tích Big Data (Dạng bài 1,2,3)Hình thu nhỏ khóa học

[Hoạt động sau giờ làm] Thực hành chứng chỉ phân tích Big Data (Dạng bài 1,2,3)

roadmap

Đi thẳng vào vấn đề, Python và Pandas dành cho người mới bắt đầuHình thu nhỏ khóa học

Đi thẳng vào vấn đề, Python và Pandas dành cho người mới bắt đầu

Jiwoon Jeong

Đây là bài giảng giúp bạn nhanh chóng tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của thư viện Python và Pandas. Cải thiện kỹ năng lập trình của bạn bằng cách giải quyết các vấn đề thực hành đằng sau mỗi phần cùng nhau!

Nhập môn

Nhập môn

Python, Pandas

Đi thẳng vào vấn đề, Python và Pandas dành cho người mới bắt đầuHình thu nhỏ khóa học

Đi thẳng vào vấn đề, Python và Pandas dành cho người mới bắt đầu

Jiwoon Jeong

Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)Hình thu nhỏ khóa học

Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)

dee

Đây là bài giảng về Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn cấp chứng chỉ công nghệ quốc gia với Python. Chúng tôi cổ vũ cho sự thành công của bạn!

Cơ bản

Cơ bản

Big Data, Python

Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)Hình thu nhỏ khóa học

Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)

dee

[2025] Bài tập thực hành Big Branch! Trượt qua ngay lập tức bằng cách giải bài tập trắc nghiệm mới nhất (Python)Hình thu nhỏ khóa học

[2025] Bài tập thực hành Big Branch! Trượt qua ngay lập tức bằng cách giải bài tập trắc nghiệm mới nhất (Python)

datacodelab

Nhiều thí sinh muốn làm bài thi thử. Tại sao vậy? Bởi vì người ra đề thi tham khảo bài thi thử. Bài thi thử mới nhất là con đường ngắn nhất đến thành công.

Cơ bản

Cơ bản

Python, Engineer Big Data Analysis, Big Data

[2025] Bài tập thực hành Big Branch! Trượt qua ngay lập tức bằng cách giải bài tập trắc nghiệm mới nhất (Python)Hình thu nhỏ khóa học

[2025] Bài tập thực hành Big Branch! Trượt qua ngay lập tức bằng cách giải bài tập trắc nghiệm mới nhất (Python)

datacodelab

Phép thuật 5 dòng code, Machine Learning 5 dòng với PyCaret: Gắn cánh AutoML cho dự án phân tích dữ liệuHình thu nhỏ khóa học

Phép thuật 5 dòng code, Machine Learning 5 dòng với PyCaret: Gắn cánh AutoML cho dự án phân tích dữ liệu

haeyeomiso

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

Cơ bản

Cơ bản

Python, automl, Machine Learning(ML)

Phép thuật 5 dòng code, Machine Learning 5 dòng với PyCaret: Gắn cánh AutoML cho dự án phân tích dữ liệuHình thu nhỏ khóa học

Phép thuật 5 dòng code, Machine Learning 5 dòng với PyCaret: Gắn cánh AutoML cho dự án phân tích dữ liệu

haeyeomiso

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)Hình thu nhỏ khóa học

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

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.

Cơ bản

Cơ bản

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)Hình thu nhỏ khóa học

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)Hình thu nhỏ khóa học

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Cơ bản

Cơ bản

Python, Web Crawling

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)Hình thu nhỏ khóa học

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Đầu tư chứng khoán định lượng dựa trên dữ liệu với Python Phần 2Hình thu nhỏ khóa học

Đầu tư chứng khoán định lượng dựa trên dữ liệu với Python Phần 2

DeepingSauce

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.

Trung cấp trở lên

Trung cấp trở lên

Pandas, Investment, Quant

Đầu tư chứng khoán định lượng dựa trên dữ liệu với Python Phần 2Hình thu nhỏ khóa học

Đầu tư chứng khoán định lượng dựa trên dữ liệu với Python Phần 2

DeepingSauce

Python Selenium nâng cao (python selen - thu thập thông tin, thu thập thông tin)Hình thu nhỏ khóa học

Python Selenium nâng cao (python selen - thu thập thông tin, thu thập thông tin)

lread90

Bài giảng nâng cao của Selenium không bị chặn trên nền tảng lớn Phát triển robot di chuyển như con người

Trung cấp trở lên

Trung cấp trở lên

Web Crawling, Selenium, cdp

Python Selenium nâng cao (python selen - thu thập thông tin, thu thập thông tin)Hình thu nhỏ khóa học

Python Selenium nâng cao (python selen - thu thập thông tin, thu thập thông tin)

lread90

Phương pháp đầu tư dựa trên dữ liệu trọn đời với đầu tư định lượng PythonHình thu nhỏ khóa học

Phương pháp đầu tư dựa trên dữ liệu trọn đời với đầu tư định lượng Python

Jiwoon Jeong

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.

Cơ bản

Cơ bản

Quant, Investment, Pandas

Phương pháp đầu tư dựa trên dữ liệu trọn đời với đầu tư định lượng PythonHình thu nhỏ khóa học

Phương pháp đầu tư dựa trên dữ liệu trọn đời với đầu tư định lượng Python

Jiwoon Jeong

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toánHình thu nhỏ khóa học

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán

danielyouk

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.

Cơ bản

Cơ bản

Python, oop, Quant

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toánHình thu nhỏ khóa học

Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán

danielyouk

Lập trình Python sử dụng ChatGPTHình thu nhỏ khóa học

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

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

Cơ bản

Cơ bản

Python, ChatGPT, Web Crawling

Lập trình Python sử dụng ChatGPTHình thu nhỏ khóa học

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khaiHình thu nhỏ khóa học

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

🚀 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.

Trung cấp trở lên

Trung cấp trở lên

Python, AI, Machine Learning(ML)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khaiHình thu nhỏ khóa học

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]Hình thu nhỏ khóa học

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]

funcoding

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.

Cơ bản

Cơ bản

Machine Learning(ML), Kaggle, Pandas

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]Hình thu nhỏ khóa học

[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]

funcoding

Phân tích và dự báo chuỗi thời gianHình thu nhỏ khóa học

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian

루비네코딩

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!

Trung cấp trở lên

Trung cấp trở lên

Probability and Statistics, Python, Big Data

Phân tích và dự báo chuỗi thời gianHình thu nhỏ khóa học

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian

루비네코딩

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạnHình thu nhỏ khóa học

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Cơ bản

Cơ bản

Docker, Virtualization, Python

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạnHình thu nhỏ khóa học

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tếHình thu nhỏ khóa học

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tế

multicoreit

AI tự phán đoán và thích nghi, giờ đây bạn có thể tự mình tạo ra. Thay vì lý thuyết phức tạp, hãy học trọng tâm học tăng cường qua giải thích trực quan và mã code, rồi phát triển thành 'nhà phát triển thực chiến' qua các dự án tài chính, công nghiệp.

Trung cấp trở lên

Trung cấp trở lên

Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tếHình thu nhỏ khóa học

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tế

multicoreit

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)Hình thu nhỏ khóa học

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)

funcoding

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.

Cơ bản

Cơ bản

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)Hình thu nhỏ khóa học

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)

funcoding

Tìm hiểu phân tích dữ liệu với mã PythonHình thu nhỏ khóa học

Tìm hiểu phân tích dữ liệu với mã Python

pnuswedu

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

Nhập môn

Nhập môn

Python, Pandas, Web Scraping

Tìm hiểu phân tích dữ liệu với mã PythonHình thu nhỏ khóa học

Tìm hiểu phân tích dữ liệu với mã Python

pnuswedu

Xác suất và Thống kê 101Hình thu nhỏ khóa học

Xác suất và Thống kê 101

루비네코딩

Cuối cùng, khóa học xác suất và thống kê dành cho tất cả mọi người! Tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và thống kê từng bước thông qua lý thuyết và thực hành mã hóa.

Cơ bản

Cơ bản

Probability and Statistics, Big Data, Python

Xác suất và Thống kê 101Hình thu nhỏ khóa học

Xác suất và Thống kê 101

루비네코딩