Cơ sở khoa học dữ liệu với các kỹ sư ở Thung lũng Silicon

Bạn đang sử dụng AI nhưng vẫn phải nhập lời nhắc (prompt) mới mỗi lần? Mã nguồn được tạo ra nhưng việc tự động hóa hay hệ thống hóa ở cấp độ nhóm vẫn chưa thực hiện được? Khóa học này không phải là quá trình học Claude Code như một "công cụ trò chuyện". Đây là quá trình học cách thiết kế AI thành một hệ thống bằng cách tận dụng Agent, Sub-agent, Agent Teams, Memory và Hooks.

"Tham gia vào thế giới tự động hóa cơ sở hạ tầng đám mây!" Terraform, một công cụ tự động hóa cơ sở hạ tầng, được sử dụng để cung cấp và quản lý tài nguyên trong môi trường đám mây. Giờ đây, bạn có thể xác định và tự động hóa cơ sở hạ tầng đám mây của mình bằng mã để tạo môi trường cơ sở hạ tầng nhanh chóng và nhất quán!

"Công nghệ chuẩn bị tương lai, Docker" Khóa học này tập trung vào việc học Docker một cách dễ dàng và nhanh chóng. Với những lời giải thích trực quan và nội dung hấp dẫn, khóa học giúp bạn dễ dàng hiểu các khái niệm cơ bản và cách sử dụng Docker. Ngoài ra, khóa học còn có những bài thực hành thú vị giúp bạn rèn luyện các kỹ năng thực tế như tạo container, xây dựng hình ảnh, thiết lập mạng, v.v. Đây là khóa học phù hợp với những ai muốn nhanh chóng tiếp thu và áp dụng các công nghệ mới nhất vào thực tế!

Mọi điều về Python học từ kỹ sư phần mềm tại Silicon Valley. Hiện tại, với 15 năm kinh nghiệm là nhà phát triển phần mềm, tôi đều xử lý từ ứng dụng web, Big Data cho đến SRE & DevOps bằng Python. Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao của Python, đừng bỏ lỡ cơ hội học hỏi mọi kỹ năng và bí quyết sử dụng Python trong thực tế làm việc tại Silicon Valley!

Từ một nhà phát triển chỉ sử dụng ChatGPT trở thành nhà phát triển điều khiển các AI Agent. Tìm hiểu các phương pháp thực hành thực tế để tối đa hóa năng suất lập trình bằng cách tận dụng Rules, Hooks, Skills và MCP của Codex.

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

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!

Apache Superset là công cụ BI mã nguồn mở cho phép kết nối nhiều cơ sở dữ liệu để tạo biểu đồ và dashboard một cách nhanh chóng. Không cần biết code vẫn có thể trực quan hóa dữ liệu, và trong SQL Lab có thể trực tiếp thực hiện query nên hữu ích cho cả người mới bắt đầu đến chuyên gia. Dashboard đã tạo có thể chia sẻ ngay lập tức và thiết lập quyền hạn, hoàn hảo cho việc cộng tác. Học Superset sẽ giúp bạn có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và tạo ra dashboard thực tế có thể áp dụng ngay tại công ty. Nói một cách đơn giản, đây chính là công cụ dành cho những ai muốn làm cho dữ liệu "biết nói". 🚀

Đây là khóa học thực chiến giúp người mới bắt đầu học SQL có thể khởi đầu nhẹ nhàng và áp dụng ngay vào thực tế. ✨ Trích xuất dữ liệu bằng SELECT, kết nối bằng JOIN, sắp xếp bằng GROUP BY... Hãy cùng học những tính năng được sử dụng nhiều nhất trong công việc một cách dễ dàng và thú vị! 📊 Giảm thiểu tối đa các giải thích phức tạp, Khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế giúp bạn hiểu ngay "À, SQL quan trọng như vậy đấy!" 💡 Data Analyst, Developer, Data Engineer... Dù bạn chọn con đường nào thì SQL cũng là kỹ năng bắt buộc. 🚀 Chỉ với một khóa học này, bạn sẽ nắm vững nền tảng cơ bản và xây dựng được khả năng tự giải quyết vấn đề với dữ liệu trong thực tế! 🔥 Hãy bắt đầu ngay bây giờ. Đây là bước đầu tiên dễ dàng nhất để bước vào thế giới dữ liệu! 🌍💙

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Đây là khóa học hướng dẫn cách xây dựng AI Agent từ con số 0 đến cấp độ thực chiến bằng cách sử dụng OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản, khóa học giúp bạn nắm vững OpenAI, LLM cục bộ, bộ nhớ, phiên làm việc (session), Tools và Skills trong một quy trình thống nhất. Dựa trên kinh nghiệm thực tế và bí quyết có được từ việc phát triển AI và các hệ thống quy mô lớn tại Thung lũng Silicon, khóa học sẽ giải thích về kiến trúc và phương pháp vận hành có thể áp dụng vào các dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự thiết kế AI Agent của riêng mình, kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau và hiện thực hóa việc tự động hóa. Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học cách tự xây dựng và vận hành, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI.

Xử lý dữ liệu thời gian thực, giờ đây không còn là lựa chọn mà là điều bắt buộc! Hãy xử lý streaming thời gian thực một cách thông minh với Apache Flink. Batch? Streaming? Những khái niệm phức tạp cũng có thể hiểu được một cách dễ dàng và nhanh chóng. Cấu trúc tập trung vào thực hành để nắm bắt cảm giác thông qua việc trực tiếp thực hiện kết nối Kafka, DB! Thế giới vận hành bằng dữ liệu, hãy bắt đầu trước tiên với Flink.

Làm chủ hoàn toàn mạng AWS! Học VPC, Subnet, Routing, Bảo mật một cách thực tế và thiết kế kiến trúc mạng đám mây an toàn, có khả năng mở rộng. Hoàn thành các kỹ năng cốt lõi mà kỹ sư thực tế nào cũng phải biết trong thời gian ngắn!

Học cách các đội ngũ dữ liệu hiện đại sử dụng dbt. Tự tay xây dựng các mô hình phân tích có thể bảo trì và pipeline dữ liệu đã được kiểm chứng. Nắm vững các khái niệm cốt lõi của analytics engineering theo hướng thực tiễn. Đây là khóa học dành cho những ai muốn phát triển sự nghiệp dữ liệu lên một tầm cao mới 🚀

🔥 Vibe Coding với Streamlit 🔥 Trải nghiệm coding thời gian thực tạo ra dịch vụ web của riêng bạn chỉ với một dòng code! Khóa học thực hành tập trung vào hình ảnh phù hợp với cảm tính MZ, không cần kiến thức backend phức tạp. Học những kiến thức cơ bản về Streamlit và trực tiếp triển khai các ứng dụng thực tế để đánh thức giác quan phát triển. Hãy hoàn thành "dịch vụ của riêng bạn" bằng code một cách vibe ngay bây giờ 😎💻

"Có nhiều cách giải quyết vấn đề, tại sao đến lúc phỏng vấn lại bế tắc vậy?" Khóa học này chứa đựng chiến lược sống còn trong buổi phỏng vấn coding do kỹ sư hiện tại đang làm việc tại Silicon Valley trực tiếp chia sẻ. Tập trung vào các vấn đề thường gặp trong thực tế, khóa học sẽ chỉ ra không chỉ là cách giải đơn thuần, mà còn là cách diễn đạt quá trình suy nghĩ bằng lời, và cả việc sẽ trông như thế nào dưới góc nhìn của người phỏng vấn. Dành cho lập trình viên từ trình độ trung cấp trở lên, khóa học được thiết kế với chương trình tối ưu cho phỏng vấn thực tế. Nếu bạn đang chuẩn bị cho bài kiểm tra coding và phỏng vấn kỹ thuật, hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ để trang bị cả kỹ năng thực chiến và sự tự tin.

Quản lý thí nghiệm ML, bạn vẫn đang làm thủ công sao? 🤔 Với MLflow, hãy tự động hóa từ theo dõi thí nghiệm đến triển khai mô hình và nâng cao đáng kể năng suất phát triển! Đây là kỹ năng thiết yếu cho Data Scientist và ML Engineer 💡 Bắt đầu ngay bây giờ! 🚀

클라우드 시대 필수 기술, Amazon EKS hoàn hảo hướng dẫn! Từ việc sắp xếp container đến ứng dụng thực tế, hãy quản lý cụm Kubernetes dễ dàng và nhanh chóng với EKS.

Lớp học nâng cao về Quản lý bản dựng hiệu quả – Tìm hiểu cách tự động hóa các bản dựng phức tạp và tăng năng suất dự án. Khóa học này trình bày chi tiết các khái niệm cốt lõi và ứng dụng thực tế của Gradle. Bạn có thể xây dựng một môi trường xây dựng cấp độ chuyên nghiệp trong một khoảng thời gian ngắn.

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!

Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.

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.

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.

Hãy thôi những bài giảng kiểu bách khoa toàn thư từ A đến Z! Đây là bài giảng dạng sách tham khảo, tập hợp những nội dung cốt lõi nhất có thể áp dụng ngay vào thực tế!

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 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.

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.

* 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.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

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

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.

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