Cơ bản Python và phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu

Dành cho người mới bắt đầu, git & Tìm hiểu về các lệnh, luồng cơ bản nhất của GitHub.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ học cách thao tác với PostgreSQL và tìm hiểu phương pháp sử dụng kết hợp với 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.

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.

Học một cách có hệ thống các cú pháp cốt lõi của Python, từ những kiến thức cơ bản mà người mới bắt đầu lập trình nhất định phải biết đến lập trình hướng đối tượng và xử lý ngoại lệ theo từng bước.

Khóa học này là "Bắt đầu nhanh về Python - Python để sử dụng tại nơi làm việc - Ruby Paper (2023/04)" Đây là bài giảng trực tiếp của tác giả, được truyền tải qua một cuốn sách. Trong khóa học này, bạn sẽ học những điều cơ bản và cách sử dụng Python, vốn được biết đến là dễ học, để ngay cả những người không chuyên ngành cũng có thể sử dụng lập trình trong cuộc sống hoặc công việc thực tế. Bạn sẽ có thể học các phương pháp lập trình Python thông qua các trường hợp kinh doanh thực tế thay vì tập trung vào ngữ pháp, đồng thời tăng hiệu quả và độ tin cậy trong công việc bằng cách tự động hóa các quy trình kinh doanh khác nhau, bao gồm nhân sự và tài chính.

Đối với những người mới làm quen với lập trình, tôi sẽ giải thích chậm hơn. Tuy nhiên, mục tiêu của khóa học là đào tạo những nhà phát triển sớm có thể viết mã. Bất cứ ai muốn viết mã, xin chào mừng.

Bắt đầu từ cơ sở số 0, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo trò chơi Python bằng thư viện Pygame.

AI code, kết quả tôi hưởng! Tối đa hóa năng lực lập trình thực chiến cho người nhập môn!

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.

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.

Học lập trình mạng từ đầu bằng cách tận dụng 100% Python và ChatGPT. Tập trung vào việc học viên tự viết và kiểm tra mã mạng qua thực hành, hơn là giải thích lý thuyết nhàm chán. Bạn sẽ tiếp thu từ thực hành mạng cơ bản đến kỹ thuật ứng dụng thực tế, tích lũy hiểu biết sâu và kỹ năng qua thực hành đa dạng giao thức, công cụ. Ngoài ra, dùng ChatGPT giúp học viên có trải nghiệm học tập đáng nhớ, không gặp khó khăn hay nhàm chán.

Khóa học này cung cấp một giới thiệu hoàn chỉnh về lập trình với Python. Bạn sẽ bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất và dần dần phát triển để viết các script nâng cao hơn và giải quyết các thử thách lập trình thực tế. Với các giải thích từng bước, bài tập thực hành và dự án, khóa học này hoàn hảo cho bất kỳ ai muốn bắt đầu hành trình lập trình của mình hoặc củng cố nền tảng Python.

Thời học sinh của chúng ta, tiếng 'tách tách' vang lên từ phòng máy tính… chính là trò dò mìn. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tái hiện lại kỷ niệm đó bằng Python. Dù là người mới bắt đầu, thậm chí là người lần đầu tiếp xúc với Python, chỉ cần theo từng dòng code thì không biết khi nào trò chơi dò mìn của riêng bạn đã hoàn thành rồi.

Đây là một bài giảng dành cho những người mới bắt đầu làm quen với phát triển phần mềm. Trước cả ngôn ngữ phát triển hay UI framework, tư duy lập trình là điều cần được ưu tiên hàng đầu.

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.

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

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?

Các bạn đều có kinh nghiệm khổ sở vì quản lý requirements.txt rồi phải không? 😅 Giờ hãy giải quyết vấn đề dependency một cách gọn gàng với Poetry 2.x mới nhất. Khóa học này sẽ tiến hành từ đầu đến cuối bằng cách tạo dự án thực tế FastAPI. Chúng ta sẽ đưa vào toàn bộ workflow thực tế từ môi trường phát triển cho đến CI/CD, triển khai Docker. Hãy giảm bớt lo lắng về cài đặt môi trường và phát triển năng lực lập trình Python chuyên nghiệp! 👍

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.

🚀 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.