[Python thực tế] Web crawling và phân tích dữ liệu: Phân tích giá trị chuyển nhượng của các cầu thủ bóng đá trên toàn thế giới

Đây không phải là khóa học đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và nhiều kỹ thuật xử lý văn bản khác nhau. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian và cách biểu diễn quy mô. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về một số kỹ thuật phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách thu thập thông tin chi tiết thông qua phân tích dữ liệu. Khóa học sẽ giúp bạn áp dụng những kiến thức học được từ dữ liệu giá cổ phiếu vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian như lượng nhu cầu, lượng hàng tồn kho, lượng bán hàng và lượng truy cập.

Từ cơ bản Python đến phân tích dữ liệu thực tế! Học các kỹ năng Python thực tế để xử lý, trực quan hóa, phân tích dữ liệu và giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

AI tự phán đoán và thích nghi, giờ đây bạn có thể tự mình tạo ra. Thay vì lý thuyết phức tạp, hãy học trọng tâm học tăng cường qua giải thích trực quan và mã code, rồi phát triển thành 'nhà phát triển thực chiến' qua các dự án tài chính, công nghiệp.

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

Nếu bạn muốn học Python thì hãy chú ý đến khóa học này!!! Hoàn toàn miễn phí~ Tôi thực sự khuyến khích sử dụng làm tài liệu học trước khi tham gia các môn học chính thức hoặc tự học cá nhân.

Đây là khóa học dành cho những người mới bắt đầu học lập trình, từ các khái niệm cơ bản về Python, Numpy, Pandas, Plotly, Django, cho đến các phân tích dữ liệu đơn giản, cũng như những người muốn sử dụng Python đa dạng.

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của 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.

🚀 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 sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu qua lập trình, và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Hãy cùng tìm hiểu cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học máy được giám sát!

Đây là khóa học lập trình Python Excel cơ bản được dạy thông qua hướng dẫn xlsxwriter. Bạn có thể phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ bằng Python và Excel.

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.

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!