Khai thác dữ liệu

Hãy cùng củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

Đào tạo kỹ năng giao tiếp, lễ nghi và phép lịch sự cơ bản nhằm nuôi dưỡng những nhà lãnh đạo toàn cầu dẫn dắt kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ 4.

Hãy cùng trang bị kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và nâng cao năng lực để có thể áp dụng vào thực tế!

Hãy cùng tìm hiểu về các thuật toán chính của học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và khám phá trí tuệ nhân tạo!

Hãy cùng học những nội dung cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python để trau dồi kỹ năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo nhé!

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

Hãy cùng học hỏi các cấu trúc dữ liệu và thuật toán đa dạng, đồng thời rèn luyện kỹ năng thực hành để hiện thực hóa chúng thông qua lập trình!

Hãy cùng học cách sử dụng Git và GitHub và áp dụng chúng vào việc cộng tác nhé!

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu khám phá thông qua dữ liệu công cộng, web scraping và nhiều phương thức khác!

Hãy cùng học các khái niệm cơ bản và khái niệm hướng đối tượng của ngôn ngữ C++, từ đó tiến hành thiết kế, hiện thực và phát triển nhé!

Hãy cùng luyện tập việc chuyển đổi các vấn đề trong đời sống thực tế và chuyên ngành thành các chương trình máy tính thực thụ, đồng thời thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Hãy cùng học các kỹ thuật học máy bằng cách sử dụng Python, đồng thời nâng cao phương pháp trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế và khả năng phát triển mô hình dự đoán!

Hãy cùng trải nghiệm phát triển ứng dụng theo phương thức cộng tác trong môi trường Linux Shell & phần mềm nguồn mở, đồng thời thiết lập môi trường phát triển cần thiết cho việc lập trình nhé!

Hãy cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo cũng như đạo đức AI, đồng thời kết hợp với chuyên ngành của bản thân để nâng cao năng lực kỹ thuật số AI!

Hãy cùng sử dụng Keras để tìm hiểu về các thuật toán mô hình trong Machine Learning và Deep Learning nhé!

Nâng cao khả năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và nuôi dưỡng năng lực thiết kế thuật toán để giải quyết vấn đề.

Lập trình Modern C++ dựa trên khái niệm hướng đối tượng dành cho sinh viên chuyên ngành Khoa học máy tính

Hãy cùng tìm hiểu cách triển khai Abyss dành cho những người không chuyên nhé!

Hãy cùng trở thành nhà sáng tạo bằng cách sử dụng ChatGPT và AI tạo sinh!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn các nhà hoạch định kế hoạch và nhà tiếp thị không có kinh nghiệm phân tích dữ liệu hay kỹ năng đặc biệt, cách thử sức với phân tích dữ liệu ở cấp độ cơ bản nhất, đi kèm với nhiều ví dụ đa dạng. Trong nhiều năm, thông qua các buổi thực hành cùng khoảng 2.000 học viên tại hơn 100 doanh nghiệp và tổ chức công, chúng tôi đã xây dựng nội dung này thành phương pháp phân tích thực tế và khả thi nhất đối với những người không chuyên về dữ liệu.

Hãy cùng tìm hiểu các khái niệm học máy, phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Orange3!

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn - một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ dàng để tự học - trong thời gian ngắn bằng cách sử dụng R, một công cụ phân tích dữ liệu dễ học!!

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.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Hãy cùng trau dồi năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

"Mã nguồn Deep Learning thì chạy được, nhưng tại sao các công thức trong bài báo khoa học lại xa lạ đến thế?" Khi học về AI, sẽ có lúc bạn vấp phải bức tường của những công thức toán học. Nếu truy ngược lại nguồn gốc của bức tường đó, cuối cùng bạn sẽ nhận ra rằng mình chưa xây dựng vững chắc ngôn ngữ toán học cơ bản nhất. Khóa học này bắt đầu bằng ngôn ngữ của tập hợp, đi qua phương trình, hàm số, dãy số, lũy thừa - logarit cho đến hàm số lượng giác, chắt lọc những khái niệm cốt lõi qua 18 bài giảng. Chúng tôi không bắt bạn học thuộc lòng công thức. Mặc dù có điểm qua ngắn gọn các mối liên kết với ngữ cảnh AI, nhưng mục đích chính của khóa học này chỉ có một — đó là tạo ra một nền tảng vững chắc để bạn không bị lung lay khi học Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê sau này. Đây là phần 1 của series Suminjeongeum, trong khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng ngôn ngữ chung để có thể hấp thụ tốt ba phần còn lại.

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

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.

Hãy cùng nâng cao năng lực vận dụng chương trình máy tính liên quan đến chuyên ngành của mình bằng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả đối với những người không chuyên về máy tính!

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

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.

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

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.