Thư viện Python để phân tích dữ liệu và EDA

Hướng dẫn kết nối từ dự án Spring Boot đến máy chủ web AI dựa trên Python sử dụng FastAPI.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách phát triển dịch vụ web trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng API của OpenAI.

Tôi sẽ giải thích về kỹ thuật thu thập dữ liệu web bằng Python. Tôi sẽ giải thích về việc cào dữ liệu web bằng các công nghệ mới nhất.

Tìm hiểu cú pháp SQL của cơ sở dữ liệu Oracle.

Chúng tôi giới thiệu cách tạo mô hình deep learning và mô hình CNN bằng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo.

Một huấn luyện viên ngôi sao trong các lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo và kế hoạch chiến lược công nghệ thông tin sẽ giải thích một cách dễ dàng, chi tiết và chính xác về những kiến thức cơ bản của ngôn ngữ lập trình Java.

Một huấn luyện viên ngôi sao trong lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo và kế hoạch chiến lược công nghệ thông tin sẽ giải thích ngôn ngữ lập trình Python một cách dễ dàng, chi tiết và chính xác.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

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.

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.

Hãy cùng tìm hiểu cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học máy được giám sát!