Nhập môn Python cho phân tích dữ liệu

Hãy củng cố những kiến ​​​​thức cơ bản về MATLAB, đồng thời áp dụng và hiểu các khái niệm cơ bản về lập trình!

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

Hãy cùng phát triển kiến ​​thức lĩnh vực cơ bản về khoa học quần áo và kỹ năng của một chuyên gia thời trang thông qua hiểu biết về CAD dệt may dựa trên AI!

Hãy thiết kế, triển khai và phát triển trong khi tìm hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ C++ và các khái niệm hướng đối tượng!

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)!

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!

ChatGPT, hãy trở thành người sáng tạo bằng cách sử dụng AI tổng hợp!

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!

Lập trình C++ hiện đại dựa trên các khái niệm hướng đối tượng cho chuyên ngành kỹ thuật máy tính

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

Hãy phát triển năng lực thực무 hành chính dựa trên dữ liệu để giải quyết các vấn đề hành chính và chính sách một cách thực증 bằng cách phân tích dữ liệu công cộng với R và Python!

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 hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

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!

Sử dụng Python để học các kỹ thuật học máy, và nâng cao khả năng trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế cũng như phát triển mô hình dự đoán!

Nắm vững phương pháp xây dựng website cơ bản và từ nền tảng phát triển web đến khả năng ứng dụng thực tế thông qua dự án thực chiến liên kết Open API dữ liệu công cộng!

Hãy cùng tìm hiểu và thử đánh giá chính sách thông qua R và R Studio!

Hãy quản lý dự án một cách hiệu quả và thông minh thông qua khoa học dữ liệu.

Hãy hiểu cách phân tích dữ liệu thông qua Python, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau cũng như tóm tắt câu chuyện dữ liệu!

Bạn có phải là tài năng kỹ thuật số quan tâm đến mã hóa và Internet of Things (IoT) không? Hãy bắt tay vào lập trình với MicroPython!

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

Từ những điều cơ bản về Numpy và Pandas đến tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và thu thập dữ liệu, tất cả đều ở cùng một nơi! Đây là khóa học Python giới thiệu về phân tích dữ liệu.

Chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung Python cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu, khung phân tích dữ liệu (gấu trúc) và quy trình phân tích dữ liệu.

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

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.

Từ phần giới thiệu về lập trình Python, bạn sẽ học các kỹ thuật có thể áp dụng trong các lĩnh vực bảo mật CNTT khác nhau.

Nếu bạn đang lập kế hoạch cho một dịch vụ, website là một yếu tố thiết yếu. Tất nhiên, ngoài dịch vụ ra thì hầu hết các cơ sở hạ tầng chương trình hiện nay đều hoạt động dựa trên nền tảng web. Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách xây dựng một website bằng Python - ngôn ngữ được đánh giá là dễ nhất trong các ngôn ngữ lập trình - và thiết lập cho đến khi có thể vận hành thực tế.

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

Tôi không phải là sinh viên chuyên ngành và hiện đang làm việc với tư cách là nhà phát triển. Tôi cũng đã học được rất nhiều điều ở Infron nên tôi tóm tắt chủ yếu ở những điểm mà lúc đầu tôi khó nắm bắt. Tôi hy vọng điều này sẽ giúp được ai đó. Cảm ơn

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

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.

Tự tạo danh mục dự án (portfolio) phân tích dữ liệu cá nhân bằng cách lập trình theo phong cách "vibe coding" với Gemini CLI hoàn toàn miễn phí. Thu thập dữ liệu, phân tích, lập báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc. Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và tạo dashboard chuyên nghiệp như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Gemini CLI và VSCode. Cách viết prompt và xử lý lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu luôn thành công.

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.

Giải quyết các vấn đề kiểm tra mã hóa bằng Python.

"Tự động hóa công việc? “Tôi muốn làm, nhưng ai không làm vì không biết điều gì là tốt?” Bạn không cần phải dùng dao để giết gà. Tôi chỉ muốn cho bạn biết rằng 10 dòng mã đơn giản còn thiết thực hơn các trình thu thập thông tin phức tạp trên Internet.

Phát triển hiểu biết sâu sắc và trực giác về giải tích. Giải quyết các bài toán và triển khai thuật toán bằng tay và bằng Python.

Ngay cả những nhân viên văn phòng không biết gì về mã hóa cũng có thể dễ dàng học các khái niệm và ngữ pháp cơ bản của lập trình thông qua thực hành và học cách nhập/xuất tệp, xử lý dữ liệu Excel, tự động tạo tài liệu MS-word, vẽ biểu đồ, quét web, v.v.

Nhiều người học Python đã hiểu ngữ pháp cơ bản nhưng lại gặp khó khăn do thiếu tư duy thuật toán và khả năng triển khai cần thiết để giải quyết các vấn đề thực tế. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học bằng cách trực tiếp triển khai 12 thuật toán cốt lõi thường được sử dụng trong phát triển và xử lý dữ liệu bằng Python. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần mà được cấu trúc để giúp bạn hiểu sâu sắc cách thức hoạt động của thuật toán thông qua quá trình viết mã thực tế và gỡ lỗi (debugging). Khóa học sẽ giải thích từng bước các thuật toán thường xuất hiện trong thực tế và giải quyết vấn đề như: tính tổng, trung bình, giá trị lớn nhất/nhỏ nhất, sắp xếp, tìm kiếm, hợp nhất, giá trị xuất hiện nhiều nhất (mode), v.v., và trực tiếp triển khai chúng bằng mã Python. Nếu bạn là người học đang hướng tới mục tiêu trở thành nhà phát triển hoặc nhà phân tích dữ liệu sử dụng Python, bạn có thể đồng thời nâng cao tư duy thuật toán và khả năng triển khai mã nguồn của mình.

Giúp bạn hiểu rõ ràng từ nguyên lý!

Hành Trình Phát Triển Toàn Diện Từ Đầu Đến Cuối — Xây Dựng API Siêu Nhanh, Giao Diện Frontend Hiện Đại, Dự Án Thực Tế, Hệ Thống Xác Thực, Dashboard & Triển Khai Hoàn Chỉnh Sử Dụng FastAPI, React, và Kỹ Thuật Vibe Coding.