[Tiền xử lý dữ liệu] Đừng lo lắng! Vì đã có Pandas rồi.

Đây là khóa học giúp người mới bắt đầu phân tích dữ liệu nắm vững các kỹ năng cơ bản trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python. Với kinh nghiệm là nhà lập kế hoạch thương mại điện tử và nhà phát triển đang ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong thực tế công việc, tôi đã xây dựng khóa học này để bạn có thể dễ dàng học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python và áp dụng ngay.

: "Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu thương mại điện tử bằng thống kê (Tổng cộng 38 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng các công cụ phân tích, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu log phát sinh trong thực tế ngành thương mại điện tử thông qua các quy trình thống kê. Sau khi củng cố vững chắc các lý thuyết cốt lõi từ thiết lập môi trường phát triển đến thống kê mô tả, phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết, bạn sẽ tiến tới phân tích so sánh thời gian lưu trú trên ứng dụng và tỷ lệ chuyển đổi mua hàng của người dùng thực tế, cũng như định lượng mức độ đóng góp hiệu quả thông qua phân tích hồi quy tuyến tính đa biến! Thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống 'năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu và tự động hóa phân tích' - yếu tố cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu.

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm – thử thách lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data – trên nền tảng thực hành do 알고런 cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các bài thi từng ra thuộc dạng 1, 2 và 3 theo đúng cách thức của môi trường thi thực tế, qua đó rèn luyện cảm giác làm bài trong phòng thi thay vì học thuộc mã lệnh. Đây là khóa học tập trung vào thực chiến, giúp bạn luyện tập để đôi tay có thể thao tác ngay cả trong môi trường khác với Colab và Jupyter.

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.

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

Xử lý dữ liệu lớn khác với xử lý dữ liệu bằng Pandas như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu về Spark, một framework thiết yếu để xử lý dữ liệu lớn nhé?

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng 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, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Bây giờ bạn có thể hiển thị đầu ra Python của mình dưới dạng trang web! Bạn có thể tạo trang web của riêng mình chỉ bằng Python. Đây là cơ hội để tạo Bảng điều khiển tương tác cho phép bạn kiểm tra các kết quả được tạo bằng Python, chẳng hạn như phân tích dữ liệu và học máy, trên một trang web!

Thời đại dữ liệu, hãy khám phá giá trị đích thực! 📊 Thiết kế ứng dụng tập trung vào dữ liệu giờ đây đã trở thành điều cần thiết. Hãy trau dồi kiến thức chuyên môn và kỹ năng mà công ty bạn mong muốn thông qua các xu hướng mới nhất và các trường hợp thực tế tập trung vào thực hành. Bí quyết xử lý và thiết kế dữ liệu hiệu quả, hãy bắt đầu ngay bây giờ! Bước tiếp theo của bạn, hãy nhảy vọt vào thế giới lấy dữ liệu làm trung tâm!

Bạn có thể học các kiến thức cốt lõi về thiết lập thương mại điện tử GA4 (Google Analytics 4) – một nội dung vốn rất khó để tự học qua mạng – thông qua các bài thực hành thực tế. Để ngay cả những chuyên viên Performance Marketer hay những lập trình viên mới bắt đầu thiết lập GA4 lần đầu cũng có thể dễ dàng hiểu được, khóa học cho phép bạn thực hành thiết lập từng bước một trên trang web mua sắm demo của Cafe24. Vì vai trò của lập trình viên sẽ do ChatGPT đảm nhận trong quá trình thực hành, nên ngay cả những Marketer, PM hoặc người lập kế hoạch không có kiến thức chuyên môn về lập trình cũng có thể học được cách thiết lập thương mại điện tử GA4.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Tên khóa học: Codebook đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn Đây là khóa học luyện thi chứng chỉ theo hướng thực tiễn, dành cho các thí sinh chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn. Nhằm giảm bớt gánh nặng phải học lượng lớn kiến thức lý thuyết và những nội dung không thực sự cần thiết cho kỳ thi như ở các khóa học hiện có, khóa học được xây dựng bằng cách chọn lọc những khái niệm cốt lõi và đoạn mã cần thiết để giải quyết các bài thi thực tế. Khóa học gồm tổng cộng 23 bài, giúp học viên học từng bước từ kiến thức cơ bản về Python đến Dạng bài thực hành 1 (xử lý dữ liệu), Dạng bài thực hành 2 (machine learning) và Dạng bài thực hành 3 (phân tích thống kê). Không chỉ đơn thuần trình bày đoạn mã đã hoàn thiện, khóa học còn giải thích vai trò và lý do viết từng đoạn mã, đồng thời được thiết kế để học viên có thể trực tiếp thực hành theo và phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Nội dung chính của khóa học Kiến thức nền tảng cốt lõi về Python và pandas cần thiết cho kỳ thi Xử lý dữ liệu và hướng dẫn giải bài thực tế của Dạng bài thực hành 1 Tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình machine learning và nộp kết quả dự đoán của Dạng bài thực hành 2 Kiểm định thống kê và phân tích hồi quy của Dạng bài thực hành 3 Giải bài thực tế theo từng buổi học và ôn tập mã lệnh Cách sử dụng môi trường trải nghiệm thi và tổng ôn trước kỳ thi Tài liệu học tập được cung cấp Sách điện tử tổng hợp các khái niệm cốt lõi và mã lệnh hướng dẫn giải Các tệp thực hành Python để học bằng cách trực tiếp chạy thử Tài liệu đề bài và lời giải theo từng buổi học Tài liệu tổng ôn trước kỳ thi Mục tiêu cốt lõi của khóa học là giúp học viên không lãng phí thời gian vào những nội dung học tập không cần thiết, đồng thời có thể tự viết mã lệnh và giải quyết vấn đề tại phòng thi. Khóa học được xây dựng để cả những thí sinh còn yếu kiến thức cơ bản về Python cũng có thể học theo trình tự, giúp chuẩn bị đầy đủ từ việc học các đoạn mã cốt lõi đến giải các bài toán thực tế trong một khóa học duy nhất.

- Dự án thực chiến cuộc thi Kaggle: từ khám phá dữ liệu đến nộp bài - Sau phần hướng dẫn, cùng theo dõi một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối Bạn đã đăng ký Kaggle và hoàn thành cả phần hướng dẫn Titanic, nhưng khi đứng trước một cuộc thi thực sự lại thấy bối rối, không biết nên bắt đầu từ đâu? Nếu chỉ sao chép notebook của người khác rồi nộp bài, bạn sẽ sớm gặp phải bức tường mang tên "Tại sao điểm của mình không tăng?" Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng thực hiện trọn vẹn một cuộc thi Kaggle thực tế từ đầu đến cuối: khám phá dữ liệu, thiết kế quy trình xác thực, kỹ thuật tạo đặc trưng, xây dựng mô hình và nộp bài. Thay vì học thuộc mã nguồn, bạn sẽ rèn luyện được tư duy xuyên suốt của một cuộc thi: "Thử điều gì và vì sao, đồng thời kiểm chứng hiệu quả của thử nghiệm đó như thế nào?" [Một dòng về kinh nghiệm tham gia/đạt giải cuộc thi hoặc kinh nghiệm thực tế của bạn]

Với ví dụ là doanh nghiệp thương mại điện tử giả định Aurora Market, bạn sẽ xây dựng một kho dữ liệu dựa trên Snowflake từ đầu đến cuối. Thông qua trải nghiệm toàn bộ quy trình thực tế, từ nạp dữ liệu nguồn, chuyển đổi staging và core, mô hình hóa fact và dimension, xây dựng pipeline ELT tăng dần, kiểm tra chất lượng dữ liệu, cung cấp data mart, tối ưu hiệu năng và chi phí, đến chiến lược vận hành và khôi phục, bạn sẽ đạt được năng lực thiết kế và vận hành kho dữ liệu cấp doanh nghiệp.

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.

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.

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.