Thư viện Python để phân tích dữ liệu và EDA

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.

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

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

Học 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.

Quá trình nâng cấp từ người mới bắt đầu Python lên chuyên gia Python! Tìm hiểu về phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu bằng Python và cải thiện khả năng sử dụng công việc của công ty thông qua các dự án thực tế.

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.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

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.

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.

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.

Bài giảng này là bài giảng tiếp theo về Đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu vào cổ phiếu bằng Python Phần 1. Nếu phần 1 thiên về giới thiệu thì Phần 2 sẽ nói nhiều hơn về trải nghiệm tổng thể của việc thực hiện chiến lược thực tế và đầu tư định lượng phát triển Đây là một bài giảng trung tâm, chuyên sâu. Trong lớp này, chúng tôi tập trung vào các kỹ thuật Pandas nâng cao xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và cách triển khai các chiến lược dựa trên tín hiệu dựa trên chiến lược phân bổ tài sản tĩnh/động yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ tài sản ở các giai đoạn khác nhau. Hơn nữa, nó không dừng lại ở việc thực hiện chiến lược mà còn bao gồm một 'khuôn khổ mã' trực tiếp xác minh và kiểm tra lại các chiến lược đầu tư khác nhau với việc sửa đổi mã tối thiểu cũng như cách mở rộng và cải thiện nó để dẫn đến đầu tư thực tế. Tìm hiểu về những điều cần chú ý trong quá trình này. Ngoài các thành phần lập trình, các nội dung lý thuyết như hai loại khái niệm lợi nhuận (lợi nhuận đơn giản, lợi nhuận nhật ký) và các chỉ số đánh giá liên quan đến backtesting cũng được trình bày chuyên sâu về mặt toán học, mang lại kết quả tốt nhất không thể tìm thấy trong sách, blog đầu tư thương mại, YouTube, v.v. Bạn có thể trải nghiệm luồng đầu tư định lượng bằng Python.

Hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu có thể nhanh chóng đạt được chứng chỉ thực hành phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn - Tập trung học tập chỉ những điểm trọng yếu thường xuất hiện trong kỳ thi, xoay quanh các đề thi cũ mà không cần kiến thức nền phức tạp.

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!