인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến ​​thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

Bạn có thể trực tiếp trích xuất dữ liệu mình muốn mà không cần sự trợ giúp của nhà phát triển. Tôi sẽ truyền tải mọi nội dung cần thiết cho việc phân tích, từ những câu truy vấn đơn giản đến Join một cách dễ hiểu nhất. Hãy bắt đầu học SQL thông qua bài giảng trực tiếp từ tác giả cuốn sách <SQL dành cho người lập kế hoạch>.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Thực tế là việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng Python Pandas thay vì Excel! Tìm hiểu các chức năng cơ bản của thư viện Pandas và cách sử dụng nó trong thực tế thông qua phân tích dữ liệu tài chính.

Hãy cùng tìm hiểu về Columnar Storage, một loại lưu trữ định hướng cột cho phép xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc một cách dễ dàng và cho phép định dạng bảng tự do, cũng như BigQuery, một cơ sở dữ liệu đa năng do GCP cung cấp.

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

Inflearn có hơn 30,000 học viên tích lũy, khóa học SQL cơ bản của Datarian với kinh nghiệm giảng dạy online/offline phong phú. Học lý thuyết SQL cơ bản và cùng giải 10 bài tập SQL.

Hãy học hỏi quy trình xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết, những năng lực cốt lõi cho phân tích dữ liệu!

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.

Nếu bạn làm việc với dữ liệu, SQL là một kỹ năng cơ bản cần phải biết. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học SQL từ góc độ phân tích dữ liệu, tập trung vào thực hành. Chúng ta sẽ thực hành với DuckDB trong Google Colab.

Phân tích dữ liệu dễ dàng và mạnh mẽ mọi lúc, mọi nơi! Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể thực hiện dễ dàng với Orange 3!

Bạn có muốn sử dụng Python để tạo ra một công cụ giúp bạn đầu tư không? Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ tạo một bảng điều khiển web tương tác để phân tích dữ liệu tài chính cho người dùng Python trình độ trung cấp và tìm hiểu về các chiến lược giao dịch theo cặp cho công việc định lượng chuyên sâu. Chúng tôi hy vọng rằng việc tạo công cụ phân tích hữu ích của riêng bạn sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu tài chính mạnh mẽ hơn và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Tiến hành phân tích log ứng dụng theo định dạng dữ liệu của Google Analytics 4, Firebase. Nội dung bao gồm các kiến thức hữu ích khi sử dụng thực tế như mảng, hàm window, phễu, retention, Google Sheets, v.v.

Cách đọc thế giới bằng dữ liệu: Khám phá khoa học dữ liệu riêng của bạn! Khám phá sâu sắc và thực tế các công cụ và kỹ thuật cốt lõi của khoa học dữ liệu hiện đại. Đặc biệt, bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu và triển khai thuật toán bằng Anaconda, Numpy, Pandas và Scikit-learn, những yếu tố cần thiết của khoa học dữ liệu.

Đây là khóa học cụ thể và thực tế dành cho những người mới bắt đầu làm quen với Google Analytics. Thay vì chỉ học các tính năng rời rạc, bạn có thể học quy trình phân tích thực tế bằng GA4 thông qua việc tiến hành phân tích dựa trên các kịch bản cụ thể. Khóa học liên tục được cập nhật để phù hợp với những thay đổi mới nhất của GA4!

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

Đây không phải là một bài giảng về 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. Bạn sẽ được làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và học các kỹ thuật tiền xử lý văn bản đa dạng. Khóa học cũng đề cập đến các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian, phương pháp biểu diễn quy mô (scale) và một số kỹ thuật để giải mã dữ liệu giá cổ phiếu. Đây là khóa học giúp bạn tìm ra cách đạt được thông tin chi tiết (insight) thông qua phân tích dữ liệu. Nội dung học từ dữ liệu giá cổ phiếu được thiết kế để bạn có thể áp dụng vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu sử dụng chuỗi thời gian khác như nhu cầu, hàng tồn kho, doanh số và lưu lượng truy cập.

Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.