Phân tích dữ liệu bắt đầu bằng Python (từ ngữ pháp Python để phân tích dữ liệu đến thu thập, tiền xử lý và khám phá dữ liệu)

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

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.

Đây là bài giảng giúp bạn nhanh chóng tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của thư viện Python và Pandas. Cải thiện kỹ năng lập trình của bạn bằng cách giải quyết các vấn đề thực hành đằng sau mỗi phần cùng nhau!

Nó chỉ chứa nội dung cần thiết để ngay cả những người không chuyên ngành cũng có thể học Python một cách dễ dàng và thú vị. Các bài giảng chi tiết và bài tập thử thách được cung cấp để người mới bắt đầu có thể học 'nội dung thiết yếu một cách đúng đắn'.

Đây là khóa học có nhiều bài luyện tập về ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học thực hành thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với ngữ pháp Python.

Chúng tôi sử dụng lập trình đồng thời/song song trong Python để thu thập dữ liệu, tải dữ liệu vào MongoDB, phân tích và phát triển ứng dụng web trực quan hóa dữ liệu được thu thập bằng FastAPI, một khung web hiện đại. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu và hiểu về lập trình song song/đồng thời Python bằng cách sử dụng coroutine, đa luồng và đa xử lý cũng như cách sử dụng chúng để tăng hiệu suất trong Python. Chúng tôi giúp bạn áp dụng trực tiếp mã song song/đồng thời của Python vào thực hành. Thay vì chỉ phát triển, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai và vận hành một ứng dụng thực tế trên đám mây AWS.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Viết được cả chương trình cần cho vận hành blog bằng Python, khóa học mang lại thu nhập bổ sung từ bán hàng và xây dựng thương hiệu.

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.

Lý thuyết, xấp xỉ số, trực giác và trực quan hóa trong tích phân. Nâng cao kỹ năng toán-lập trình của bạn.

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.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

Bí quyết về thuật toán Python! quả bóng! chó! Khi bạn muốn thành thạo lập trình Python nhưng lại thấy khó hiểu! Không còn chương trình nào khiến bạn luôn phải bỏ cuộc! Thông qua các ví dụ thực tế từ các giảng viên lập trình chuyên nghiệp Hãy hiểu các khái niệm thuật toán lập trình Python và trở thành chuyên gia!

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.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

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.

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.

Trong khóa học này, bạn sẽ học lập trình hạt nhân và phát triển mô-đun PyTorch. Bạn có thể sử dụng những gì bạn học được để phát triển mô hình nhanh hơn.

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

QML là ngôn ngữ thông dịch lập trình tạo giao diện người dùng do Qt cung cấp. Tương tự như JSON và có thể sử dụng JavaScript. Sử dụng QML và Python cùng nhau, bạn có thể dễ dàng phát triển giao diện người dùng hiện đại, nâng cao.

Tạo portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với lập trình phong cách GEMINI CLI không mất phí Thu thập dữ liệu, phân tích, báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, nếu học được nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thu thập dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, viết báo cáo và tạo dashboard như một nhà phân tích dữ liệu. Từ thu thập dữ liệu Python đến viết báo cáo phân tích với GEMINI CLI và VSCode Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại