Nhà phân tích dữ liệu bị loại hồ sơ? Tôi sẽ cho bạn biết, portfolio hiệu quả

Cùng Copilot (copilot), hãy bắt đầu phát triển nhé. Với AI, học sinh tiểu học cũng theo kịp!

Khóa học này là quá trình chuẩn bị cho phần thực hành của kỳ thi Kỹ sư Xử lý Thông tin chỉ bằng cách giải các đề thi cũ. Thay vì lý thuyết không cần thiết hay nội dung phức tạp, khóa học được thiết kế để có thể kết nối trực tiếp với 'đỗ kỳ thi' bằng cách học tập tập trung vào các đề thi cũ thường xuyên xuất hiện trong kỳ thi thực tế. Phản ánh xu hướng đề thi cũ mới nhất, bạn có thể nhanh chóng nắm bắt các điểm cốt lõi và mô hình ra đề, đồng thời thông qua quá trình giải bài tập có thể học được cả kỹ thuật viết đáp án. Đây là khóa học được tối ưu hóa cho các thí sinh muốn đỗ kỳ thi một cách hiệu quả trong thời gian ngắn.

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!

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.

Học các kiến thức cơ bản về SQL và cơ sở dữ liệu cần thiết cho công việc thực tế. Không chỉ các lập trình viên mà cả các nhà hoạch định và phân tích dữ liệu cũng học SQL một cách sâu sắc.

Bỏ qua các lý thuyết và khái niệm phức tạp và viết câu lệnh SQL ngay để thực hành và làm theo!

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

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.

Giải 25 bài toán SQL với độ khó đa dạng. Đây là bài giảng giải đề Advent of SQL 2024, sau khi hoàn thành bài giảng, bạn có thể hoàn thành lịch Advent và nhận huy hiệu.

Học thiết kế cơ sở dữ liệu một cách có hệ thống qua 3 giai đoạn: khái niệm, logic và vật lý, đồng thời nâng cao năng lực thông qua dự án thương mại điện tử thực tế. Tích lũy kinh nghiệm thực chiến thông qua các kỹ thuật thiết kế hiện đại và xu hướng mới nhất.

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

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.

SQLD, nên bắt đầu từ đâu đây? Một khóa học dành cho những bạn đang cảm thấy vô cùng bế tắc, bạn sẽ thấy mình thay đổi sau khi hoàn thành. SQLD All-in-one Pass!

Tôi đang chia sẻ về bí quyết học và xin việc khi bắt đầu từ người trái ngành.

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.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

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.

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!

Đây là khóa học nhằm mục tiêu đạt được chứng chỉ SQLD được công nhận quốc gia, và SQLD là người phát triển có khả năng viết SQL chính xác trong việc thao tác và trích xuất dữ liệu khi phát triển phần mềm ứng dụng dựa trên kiến thức về cơ sở dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu.