Phân tích dữ liệu và kiến ​​thức cơ bản về Python dễ dàng cho người mới bắt đầu

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

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

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.

Bây giờ bạn đã quen với Python chưa? Python thường được sử dụng để thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu. Nếu bạn muốn sử dụng Python cho khoa học dữ liệu, lớp học hôm nay sẽ thực sự hữu ích. Tôi sẽ cài đặt và sử dụng các mô-đun và gói Python, còn được gọi là thư viện, liên quan đến khoa học 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. :)

Các lệnh Pandas hữu ích trong thực hành khoa học dữ liệu được giới thiệu dưới dạng bài giảng ngắn và tất cả mã được sử dụng trong bài giảng đều có thể được xem, tải xuống và thực hành trên GitHub.

Từ kiến ​​thức cơ bản về Python đến chứng chỉ năng lực, hãy chuẩn bị đầy đủ với PCCE, Chứng chỉ năng lực cần thiết về lập trình dành cho lập trình viên!

Hướng dẫn hoàn chỉnh xây dựng API backend hiện đại với FastAPI! 🚀 Khóa học này bao gồm một cách có hệ thống từ cơ bản FastAPI, xác thực dữ liệu Pydantic, đến kết nối DB bằng SQLAlchemy và migration Alembic. Qua dự án ToDo thực tế, bạn sẽ triển khai bảo mật xác thực/phân quyền JWT, trải nghiệm xử lý bất đồng bộ và tối ưu hiệu suất. Cuối cùng, qua thực hành container hóa Docker và triển khai AWS, chỉ với khóa học này, bạn có thể trở thành nhà phát triển backend sẵn sàng tham gia công việc thực tế!

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!

Bài giảng này là bài giảng tiếp theo về Đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu vào cổ phiếu bằng Python Phần 1. Nếu phần 1 thiên về giới thiệu thì Phần 2 sẽ nói nhiều hơn về trải nghiệm tổng thể của việc thực hiện chiến lược thực tế và đầu tư định lượng phát triển Đây là một bài giảng trung tâm, chuyên sâu. Trong lớp này, chúng tôi tập trung vào các kỹ thuật Pandas nâng cao xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và cách triển khai các chiến lược dựa trên tín hiệu dựa trên chiến lược phân bổ tài sản tĩnh/động yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ tài sản ở các giai đoạn khác nhau. Hơn nữa, nó không dừng lại ở việc thực hiện chiến lược mà còn bao gồm một 'khuôn khổ mã' trực tiếp xác minh và kiểm tra lại các chiến lược đầu tư khác nhau với việc sửa đổi mã tối thiểu cũng như cách mở rộng và cải thiện nó để dẫn đến đầu tư thực tế. Tìm hiểu về những điều cần chú ý trong quá trình này. Ngoài các thành phần lập trình, các nội dung lý thuyết như hai loại khái niệm lợi nhuận (lợi nhuận đơn giản, lợi nhuận nhật ký) và các chỉ số đánh giá liên quan đến backtesting cũng được trình bày chuyên sâu về mặt toán học, mang lại kết quả tốt nhất không thể tìm thấy trong sách, blog đầu tư thương mại, YouTube, v.v. Bạn có thể trải nghiệm luồng đầu tư định lượng bằng Python.

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.

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.

Tôi muốn tóm tắt ngắn gọn về nền tảng python thông qua jupyter notebook, nơi bạn có thể kiểm tra ngay kết quả mã hóa.

Giới thiệu các khái niệm chính và ngữ pháp cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python. Đây là một bài giảng giản dị và thân thiện được thiết kế để ngay cả những người mới bắt đầu không có bất kỳ kiến ​​thức liên quan nào cũng có thể hiểu được nó.

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.

Đây là bài giảng DFS cơ bản giải thích cách một nhà phát triển đang làm việc có bằng nghệ thuật tự do nghiên cứu để có được việc làm :) Chúng tôi đã giảm thiểu các bài giảng lý thuyết nhàm chán đến mức tối thiểu và chuẩn bị một bài giảng trong đó bạn học bằng cách tự giải quyết vấn đề! Nếu bạn tham gia bài giảng này, bạn sẽ có thể tự mình giải quyết các vấn đề DFS cấp bạc.

Bạn có muốn nâng tầm code của mình lên một bậc? 🚀 Chúng tôi đã chuẩn bị khóa học 'Mẫu thiết kế Python' 📖 dành cho các lập trình viên mới bắt đầu. Những bí quyết thiết kế phức tạp được trình bày dễ hiểu thông qua các ví dụ thực tế. Trong khóa học này, bạn sẽ học được những điều sau: 💼 **Tập trung vào ví dụ thực tế:** Các ví dụ thiết thực có thể áp dụng ngay 📚 **Chinh phục mẫu thiết kế cổ điển:** Làm chủ các mẫu thiết kế cốt lõi của GoF 🐍 **Mẹo hay đậm chất Python:** Cách viết code gọn gàng và hiệu quả hơn Khóa học sẽ giúp bạn tự tin hơn trong việc thiết kế code! ✨

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.

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?

"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.

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!

Trong bài giảng này, bạn sẽ học kiến ​​thức cơ bản về Raspberry Pi và Python, đồng thời thực hành tạo các dự án giám sát ô tô tự lái và giám sát nhà từ xa đơn giản nhưng cần thiết.