Bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Python với dữ liệu công cộng

Tạo danh mục phân tích dữ liệu của riêng bạn bằng cách lập trình theo phong cách Google Antigravity CLI bắt đầu không tốn phí Thu thập, phân tích dữ liệu, lập báo cáo, tạo bảng điều khiển và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết câu lệnh (prompt) và cách sử dụng Antigravity, bạn có thể thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và bảng điều khiển như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Antigravity IDE và CLI Cách viết câu lệnh và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại

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 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.

Kaggle là loại nền tảng gì? Hàng năm, Kaggle khảo sát người dùng trên khắp thế giới. Khi bạn muốn học khoa học dữ liệu, có rất nhiều câu hỏi được đặt ra. Bây giờ bắt đầu có phải là quá muộn không? Bạn nên chọn ngôn ngữ nào giữa Python và R? Mức lương là bao nhiêu? Nhận câu trả lời cho câu hỏi của bạn thông qua phản hồi từ người dùng trên khắp thế giới! Bạn có thể thực hiện phân tích tần suất và trực quan hóa dữ liệu chỉ bằng một vài tính năng mạnh mẽ của Pandas.

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính 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.

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính hướng dẫn chính thức của Pandas.

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.

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của 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.

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?

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.

Tạo danh mục phân tích dữ liệu của riêng bạn bằng cách lập trình theo phong cách Google Antigravity CLI bắt đầu không tốn phí Thu thập, phân tích dữ liệu, lập báo cáo, tạo bảng điều khiển và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết câu lệnh (prompt) và cách sử dụng Antigravity, bạn có thể thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và bảng điều khiển như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Antigravity IDE và CLI Cách viết câu lệnh và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại

Các lệnh Pandas hữu ích trong thực hành khoa học dữ liệu được giới thiệu dưới dạng bài giảng ngắn và tất cả mã được sử dụng trong bài giảng đều có thể được xem, tải xuống và thực hành trên GitHub.

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm - trở ngại lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data Analysis (Bigbungki) - ngay trên nền tảng thực hành do Algorun cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các câu hỏi đã từng xuất hiện trong đề thi thực tế của các dạng bài tập 1, 2 và 3 theo cách thức giống hệt với môi trường thi thật, giúp bạn nắm bắt cảm giác phòng thi thay vì chỉ học thuộc lòng mã code. Đây là bài giảng tập trung vào thực hành, giúp rèn luyện để đôi tay có thể phản xạ tự nhiên trong môi trường khác biệt hoàn toàn với Colab hay Jupyter.

Bây giờ bạn có thể hiển thị đầu ra Python của mình dưới dạng trang web! Bạn có thể tạo trang web của riêng mình chỉ bằng Python. Đây là cơ hội để tạo Bảng điều khiển tương tác cho phép bạn kiểm tra các kết quả được tạo bằng Python, chẳng hạn như phân tích dữ liệu và học máy, trên một trang web!

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.

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!

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.

Hãy cùng củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

🚀 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.

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

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.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.