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

Khóa học Python trung cấp được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu hơn về Python bằng cách bao gồm các chủ đề nâng cao như lập trình hàm, siêu lập trình, xử lý ngoại lệ và lập trình hướng đối tượng.

Tạo hệ thống phân tích bất động sản của riêng bạn bằng Python và tìm hiểu những cách hiệu quả nhất để xử lý trước và trực quan hóa dữ liệu.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng pandas, thư viện phân tích dữ liệu mạnh mẽ của Python.

Dành cho những ai muốn học về khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn và crawling, khóa học sẽ (1) tổng hợp những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, và (2) giúp bạn làm quen với Python và crawling thông qua lập trình crawling thực tế.

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.

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

Khóa học tìm hiểu và thực hành về Machine Learning, giúp thực hiện các phân tích và dự báo phức tạp một cách hiệu quả! Machine Learning vốn tưởng chừng như khó khăn và phức tạp, nhưng nếu đồng hành cùng khóa học <Python Machine Learning> của Maso Campus, bạn có thể nắm bắt các kiến thức cốt lõi một cách dễ dàng và thú vị.

Đây là khóa học cơ bản về lập trình Excel bằng Python thông qua hướng dẫn sử dụng xlsxwriter. Bạn có thể sử dụng Python và Excel để phân tích dữ liệu và tự động hóa công việc.

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.

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế với Cursor AI. Khóa học này là một khóa học thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng Python và Cursor AI để tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu vào tệp CSV, sau đó phân tích dư luận và cảm xúc, từ đó hoàn thiện một dự án trọn vẹn. Đây không phải là khóa học chỉ đơn giản yêu cầu bạn nhập lại mã nguồn. Nội dung được xây dựng để bạn có thể trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển thực tế, từ cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa cho đến xử lý lỗi. Trong quá trình học, bạn sẽ từng bước học từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, những kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, thu thập bình luận tin tức, lưu dữ liệu CSV, phân tích cảm xúc cho đến cách sửa lỗi phát sinh trong các dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể tự nhiên học được cách phát triển cùng AI, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng lực thực tiễn trong việc khai thác dữ liệu.

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.

Đây là khóa học thực hành, tập trung vào việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu doanh thu và tồn kho, đồng thời xây dựng phương án đặt hàng có căn cứ. Khóa học kết nối từ cách truyền đạt chính xác mục tiêu, điều kiện ràng buộc và kết quả mong muốn cho AI đến phân tích doanh thu, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa việc đặt hàng nhiều mặt hàng. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu, prompt và mã nguồn được cung cấp để kiểm tra kết quả tính toán, thay đổi các điều kiện và xác minh cơ sở cho việc ra quyết định. Cuối khóa, bạn sẽ hoàn thiện phương án đặt hàng cho 30 sản phẩm cùng một báo cáo ra quyết định trên một trang, qua đó có thể ứng dụng vào quá trình chuẩn bị xin việc và phát triển năng lực thực tiễn.

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.

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.

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.