Bắt đầu phân tích dữ liệu Python với dữ liệu công khai

Xin chào. Cảm ơn tất cả mọi người đã tham gia khóa học.

💻 Tìm tín hiệu và tiếng ồn bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu chứng khoán 👉 http://bit.ly/inflearn-finace-data

Một khóa học mới đã được mở. Chúng tôi cung cấp giảm giá 30% trong thời gian đăng ký sớm.

📈Tìm tín hiệu và tiếng ồn bằng dữ liệu chứng khoán

Chúng tôi nhận và phân tích dữ liệu giá cổ phiếu hiện đang tăng và giảm theo thời gian thực.
Tìm hiểu cách tự thu thập dữ liệu thay vì sử dụng dữ liệu do người khác thu thập.
Tìm hiểu cách xử lý trước.
Mục đích là tìm hiểu và áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để sử dụng trong công việc hoặc nghiên cứu.

📊 Lý do nên học phân tích dữ liệu bằng dữ liệu chứng khoán

Bạn có biết rằng Pandas được phát triển bởi một định lượng làm việc trong ngành chứng khoán?!
Dữ liệu chứng khoán là dữ liệu có thể áp dụng các phương pháp phân tích, công thức, thống kê khác nhau, v.v.

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn cần sao chép và dán nội dung của hàng chục, hàng trăm trang của một trang web vào Excel?!
Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu thu thập được quá lộn xộn khiến bạn không biết bắt đầu từ đâu?

Sự khác biệt giữa dữ liệu phân loại và dữ liệu số là gì?
Phương pháp trực quan thích hợp để tìm tín hiệu và nhiễu trong dữ liệu là gì?!
Bạn có thể tìm hiểu cách xử lý dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau.

Bạn cũng có thể thực hiện phân tích kỹ thuật như đường trung bình động, Dải Bollinger, MACD và RSI.
Bạn cũng có thể vẽ bằng một hoặc hai dòng mã bằng thư viện đã được triển khai.
Hiểu các nguyên tắc phân tích kỹ thuật
Hãy triển khai biểu đồ như bạn thấy trong HTS hoặc MTS.

⚡️ Tính năng bài giảng  

🧹 Dữ liệu từ các trang web tưởng chừng như chỉ có thể được thu thập bằng các công cụ nặng như Selenium
Tìm hiểu cách thu thập dữ liệu chỉ bằng một hoặc hai dòng mã bằng tab mạng của trình duyệt.
Bạn có thể trực tiếp thu thập và phân tích những thông tin cần thiết cho công việc hoặc nghiên cứu.

📈 Tìm hiểu cách sử dụng không chỉ các công cụ trực quan tĩnh mà còn cả các công cụ trực quan động.

🛠 Thật khó để học nhiều công cụ cùng một lúc.
Ngay cả khi bạn sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bạn chỉ cần hiểu các chức năng cốt lõi.
Biết cách xem và hiểu tài liệu ngay cả khi công cụ thay đổi
Đừng lo lắng khi có thư viện mới xuất hiện.

💡Ai đó đã tạo một thư viện trừu tượng cho các tính năng mà chúng tôi cảm thấy cần.
Tìm hiểu cách cài đặt và tìm hiểu các công cụ mới.

🛠 Giới thiệu kỹ năng học tập

🐼 Pandas : Công cụ phân tích dữ liệu tiêu biểu của Python, được tạo ra để phân tích dữ liệu tài chính.
🧮 Numpy : Công cụ tính toán số của Python.
📊 matplotlib : Công cụ trực quan hóa dữ liệu tiêu biểu của Python.
📊 seaborn : Một công cụ trực quan cấp cao trừu tượng hóa matplotlib để dễ sử dụng và cung cấp các thao tác thống kê cơ bản.
📊 âm mưu : Cung cấp các chức năng hiển thị cấp cao và cấp thấp và cho phép trực quan hóa tương tác.
📊 khuy măng sét : Một công cụ hiệu quả giúp kết nối mạnh mẽ âm mưu và gấu trúc.
📈 FinanceDataReader : Một công cụ cho phép bạn thu thập dữ liệu tài chính bằng một hoặc hai dòng mã.
🌏 Yêu cầu : Một công cụ cho phép bạn nhận mã nguồn của trang web thông qua giao tiếp HTTP.
🔍 BeautifulSoup4 : Một công cụ có thể truy xuất thông tin mong muốn từ mã nguồn của một trang web.
⏰ tqdm : Bạn có thể xem tiến độ của các tác vụ tiêu tốn nhiều thời gian trong quá trình thu thập hoặc tiền xử lý dữ liệu.

📊 Cách sử dụng và sự khác biệt giữa các thư viện trực quan khác nhau

Nguồn hình ảnh: https://pyviz.org/overviews/index.html

💻  Cung cấp 2 loại tài liệu thực hành: file không có mã (đầu vào) và file có đầu vào (đầu ra)

Bạn cũng có thể nhập mã trực tiếp vào ô trống kèm theo lời giải và theo dõi bài giảng theo từng dòng.
Bạn cũng có thể thực hành bằng cách thực thi tệp mã .
Bạn có thể nghe toàn bộ bài giảng và ôn tập bằng cách điền vào các ô trống .

📈 Trực tiếp thực hiện và hiểu rõ nguyên tắc của các chỉ báo phụ trợ (đường trung bình động, Dải Bollinger, RSI, MACD) có trong HTS và MTS

🙋‍♀️ Câu hỏi dự kiến ​​Hỏi đáp

• Người không chuyên có thể tham gia khóa học được không?
Bất kể bạn học chuyên ngành hay không chuyên ngành, có rất nhiều cách để sử dụng phân tích dữ liệu nếu bạn học nó. Nếu bạn học các kỹ thuật phân tích dữ liệu bằng Python thay vì Excel, bạn có thể sử dụng nó theo nhiều cách khác nhau cho công việc và nghiên cứu. Chúng tôi đã cung cấp các bài giảng của công ty về nội dung này cho những người làm các ngành nghề không phải là phát triển thông qua chương trình giảng dạy ngoại tuyến. Chúng tôi đã thực hiện nhiều cuộc phỏng vấn khác nhau về các lĩnh vực khó khăn trong lĩnh vực này và bổ sung chương trình giảng dạy. Học các chức năng cốt lõi để phân tích và trực quan hóa sẽ giúp tăng hiệu quả công việc.

• Tại sao tôi nên học kỹ thuật phân tích và thu thập dữ liệu bằng Python?
Excel là một trong những kỹ năng cần thiết của dân văn phòng dù làm bất cứ công việc gì. Tuy nhiên, Excel có những hạn chế như kích thước và loại dữ liệu có thể tải nhưng nếu học Python, bạn sẽ có thể xử lý được nhiều định dạng và lượng dữ liệu lớn.

• Học kỹ năng phân tích và thu thập dữ liệu có lợi ích gì?
Để thu thập dữ liệu cần thiết, bạn thường phải xem hết trang này sang trang khác và thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại bằng cách kéo và thả cũng như sao chép và dán. Bây giờ bạn có thể giao công việc này cho Python và đầu tư thời gian của mình vào công việc hiệu quả hơn hoặc nghỉ ngơi🧘‍♀️.

• Tôi có thể làm được gì sau khi tham gia khóa học?
Bạn sẽ có thể trực tiếp thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu được tạo ra từ công việc và nghiên cứu, đồng thời áp dụng nó vào sản xuất, tồn kho, bán hàng, lưu lượng truy cập, v.v. Bạn cũng có thể sử dụng nó để phân tích ngành giá cổ phiếu, chủ đề hoặc quỹ ETF mà bạn đang đầu tư nhưng các ý kiến ​​đầu tư không được trình bày trong bài giảng.

• Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi tham dự buổi giảng không?
Sẽ rất hữu ích khi hiểu các khái niệm của Python như biến, số, ký tự và danh sách. Ngoài ra, cần có kiến ​​thức toán cấp trung học cơ sở như giá trị trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn và phân vị.

• Nội dung khóa học được đề cập đến mức độ nào?
Thu thập, tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu chứng khoán. Bao gồm các kỹ năng Python từ cơ bản đến trung cấp. Mức độ khó tăng lên đáng kể từ việc thu thập thông tin chủ đề ngành. Mục tiêu là cho phép mọi người sử dụng trực tiếp phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau như lập kế hoạch, tiếp thị, bán hàng và vận hành. Nếu bạn là người mới làm quen với lập trình, có thể bạn sẽ cảm thấy khó khăn ngay từ giữa bài giảng. Trong trường hợp này, bạn nên xem tệp đã hoàn thành có tên “đầu ra” ở cuối tên tệp trong số các tài liệu do người hướng dẫn cung cấp, tạo ô mã ngay bên dưới và làm theo các bước tương tự.

• Tôi cần có trình độ máy tính như thế nào để tham gia khóa học?
Sẽ không có vấn đề gì nếu bạn có PC hoặc máy tính xách tay có bộ nhớ 4G trở lên và khoảng 20G dung lượng lưu trữ còn lại. Nếu hiệu suất máy tính của bạn thấp, bạn có thể dùng thử thông qua Google Collaboratory .

• Tôi có thể sắp xếp nội dung khóa học và công khai trên blog cá nhân hoặc GitHub không?
Có thông báo bản quyền trên GitHub cho khóa học này. Khi tổ chức và xuất bản vui lòng ghi rõ nguồn.

⚠️ Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia khóa học.

Những người mong muốn kiếm được lợi nhuận lớn trên thị trường chứng khoán bằng cách học phân tích dữ liệu
Bài giảng này không phải là bài giảng đầu tư chứng khoán mà là bài giảng phân tích dữ liệu . Thật không may, nếu bạn mong đợi những kỹ năng liên quan đến đầu tư, bạn có thể thất vọng. Ngoài ra, ngay cả khi khoản đầu tư được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích đã học trong bài giảng , nhà đầu tư vẫn phải chịu trách nhiệm về mọi khoản lỗ đầu tư.

Trước tiên, vui lòng nghe một số bài giảng có sẵn thông qua Infron Preview hoặc kênh YouTube của người chia sẻ kiến ​​thức và sau đó quyết định có nên tham gia khóa học hay không .
Bạn có thể xem trước một số khóa học trước khi tham gia. Hãy kiểm tra xem đây có phải là hướng bạn muốn học hay không. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng hỏi qua phần tìm hiểu trước khi tham gia khóa học.

📈 Tìm tín hiệu và tiếng ồn bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu chứng khoán 👉 http://bit.ly/inflearn-finace-data

Sẽ có giảm giá 30% trong thời gian đăng ký sớm!

Cảm ơn