Trực quan hóa dữ liệu kiến ​​nghị của Blue House

Đây là khóa học có thể giúp ích cho việc tạo portfolio trong quá trình chuẩn bị xin việc với vị trí lập trình viên Android.

Chúng ta sẽ tạo ứng dụng Android bằng cách sử dụng cú pháp Kotlin, thông qua việc tạo ra 8 ứng dụng. Không chỉ 8 tài liệu thực hành, chúng ta còn học Android cùng với nhiều giải thích lý thuyết đa dạng.

Đây là lý thuyết liên quan đến phát triển Android để tạo ứng dụng portfolio để xin việc (chuyển việc).

Khóa học cơ bản ngữ pháp Kotlin. Dành cho người muốn phát triển ứng dụng Android bằng Kotlin, bạn sẽ học ngữ pháp Kotlin vững chắc và thú vị từ cơ bản.

Chúng ta có nên dừng việc phát triển Android chỉ sử dụng XML và giới thiệu Jetpack Compose không?

Đây là khóa học giúp các nhà phát triển đã từng sử dụng ngôn ngữ lập trình (như Java/Python/Swift/Kotlin, v.v.) có thể nhanh chóng làm quen với JavaScript chỉ trong một giờ. Mặc dù là thời đại lập trình cùng AI, nhưng vì mã AI cần được giám sát bởi nhà phát triển con người, đây là khóa học giúp nhanh chóng tích lũy kiến thức tối thiểu để giám sát.

Chúng ta sẽ tiến hành một hướng dẫn đơn giản và thực hành về Circuit, một framework Android Jetpack Compose.

Hãy tạo một ứng dụng thực tế bằng Jetpack Compose. Hãy thực hiện một chút tiến bộ từ ví dụ và thử giao tiếp mạng bằng cách kết nối API (Firebase).

Đây là khóa học phát triển có nhịp độ nhanh dành cho những người lập kế hoạch bận rộn. Với lời giải thích đơn giản, bạn có thể tìm hiểu về quy trình phát triển tổng thể bằng cách tự mình phát triển front-end, back-end và DB.

Tôi không còn nói với các nhà thiết kế rằng: “Cái này không hoạt động trên thiết bị di động”. Đừng nói thế. Bạn có thể dễ dàng triển khai giao diện người dùng/hoạt ảnh bằng Jetpack Compose.

Đây là phần đại cương về Jetpack (JETPACK) cho phát triển Android bằng Kotlin. Chủ yếu đề cập đến LocalDB / giao tiếp mạng.

Giới thiệu Jetpack cho phát triển Android bằng Kotlin. Bạn có thể luyện tập nhiều kỹ thuật khác nhau dùng khi phát triển Android.

Sách trình bày các phương pháp sử dụng cơ bản và xử lý dữ liệu trước cho người mới bắt đầu/không phải là nhà phát triển Python. Ngoài ra, sách còn cung cấp phương pháp xử lý dữ liệu trước bằng cách sử dụng trình thông dịch mã ChatGPT dưới dạng phụ lục.

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

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.

Apache Superset là công cụ BI mã nguồn mở cho phép kết nối nhiều cơ sở dữ liệu để tạo biểu đồ và dashboard một cách nhanh chóng. Không cần biết code vẫn có thể trực quan hóa dữ liệu, và trong SQL Lab có thể trực tiếp thực hiện query nên hữu ích cho cả người mới bắt đầu đến chuyên gia. Dashboard đã tạo có thể chia sẻ ngay lập tức và thiết lập quyền hạn, hoàn hảo cho việc cộng tác. Học Superset sẽ giúp bạn có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và tạo ra dashboard thực tế có thể áp dụng ngay tại công ty. Nói một cách đơn giản, đây chính là công cụ dành cho những ai muốn làm cho dữ liệu "biết nói". 🚀

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.

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.

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?

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

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.

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.

Hãy cùng phát triển năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

Khóa học này tập trung vào việc phát triển năng lực trực quan hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế, bằng cách sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu và plotly/Dash để xây dựng dashboard tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể cùng lúc nâng cao khả năng tạo tài liệu trực quan tập trung vào insight và triển khai dashboard trên nền web.

Những người đã học kiến ​​thức cơ bản về Python sẽ học cách sử dụng Python sau khi xem bài giảng này.

Ngay cả những người không biết lập trình cũng có thể dễ dàng học cách thu thập và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng tính năng Power Query của Excel. Bạn sẽ học kỹ thuật cào dữ liệu (crawling) bằng Excel trong khi cùng thực hành dự án dưới đây.

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

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

🚀 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.

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

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!

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