[Làm mới] Phân tích dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quy trình từ tiền xử lý, pandas đến trực quan hóa) [Phân tích dữ liệu/khoa học Phần 1]

Đây là khóa học Part3 trong series khóa học full-stack, giúp bạn nắm vững các công nghệ máy chủ mới nhất và công nghệ Docker. Khóa học được xây dựng để bạn có thể thực sự đưa Docker vào stack công nghệ của mình: từng bước kiểm thử nhiều tùy chọn khác nhau của Docker, học các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu về Docker, đồng thời tự xây dựng được cả những dịch vụ thực tế phức tạp.

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Dành cho những ai muốn học về khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn và crawling, khóa học sẽ (1) tổng hợp những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, và (2) giúp bạn làm quen với Python và crawling thông qua lập trình crawling thực tế.

Đây là series bài giảng full-stack nhằm mục tiêu phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bài giảng Part2, khóa học sẽ hệ thống hóa toàn diện và vững chắc HTML5, CSS3 hiện đại, JavaScript thuần (Javascript) + ES6, trong lĩnh vực frontend với nhiều công nghệ khác nhau, đồng thời cân nhắc cả khả năng responsive và tính tương thích.

Đây là khóa học Phần 1 trong lộ trình giúp hệ thống hóa một cách ngắn gọn và rõ ràng những kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS) thực sự cần thiết để giỏi phát triển phần mềm và dữ liệu trong thời gian ngắn. Khóa học này cũng đã được sử dụng trong nhiều năm làm khóa đào tạo nội bộ tại các doanh nghiệp hàng đầu trong nước. Dựa trên 20 năm kinh nghiệm thực tế trong nhiều lĩnh vực, từ phần mềm hệ thống đến phát triển web, ứng dụng và khoa học dữ liệu, khóa học trình bày từng bước những kiến thức cốt lõi cần thiết để giỏi phát triển phần mềm và dữ liệu theo phương pháp bài bản, nhưng dễ hiểu.

Khóa học này hướng dẫn từ những kiến thức cơ bản về lập trình Dart đến các tính năng cơ bản và trung cấp của Flutter, thậm chí còn tích hợp với Firebase ở phía backend để thực hiện các dự án thực tế! Đây là một khóa học chất lượng cao, giúp bạn học Flutter theo từng bước.

Đây là chuỗi bài giảng full-stack hướng đến việc phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bước khởi đầu (part1-1), bài giảng sẽ giải thích chi tiết về Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask[플라스크], cùng các công nghệ web thiết yếu (HTTP, RestAPI, mô hình MVC, v.v.).

Đây là khóa học giúp bạn hệ thống hóa một cách rõ ràng, qua các tài liệu và dự án, từ những khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và cách sử dụng cơ sở dữ liệu bất đồng bộ, với FastAPI dễ học và có hiệu năng cao cho full-stack và backend hiện đại.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Nắm vững SQL trung và cao cấp, cùng giải 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tiễn ở cấp độ doanh nghiệp, qua đó xây dựng năng lực phân tích dữ liệu bằng SQL vững chắc.

Đây là khóa học được thiết kế mới, giúp bạn từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, cách triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao và Transformer cốt lõi của GPT—những kiến thức cần thiết để hiểu về deep learning—dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học deep learning.

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.

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.

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Hãy tự tay tạo ra mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ, phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI để dự báo không chỉ S&P 500, QQQ ETF mà còn cả các mã cổ phiếu riêng lẻ!

Chúng tôi sẽ thoát khỏi các khóa học về máy học tập thiên về lý thuyết và cung cấp kiến ​​thức dễ hiểu về các khái niệm cốt lõi của máy học, đồng thời trang bị cho bạn khả năng triển khai các ứng dụng máy học thực tế.

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Bạn có dữ liệu nhưng đang cảm thấy bối rối không biết làm thế nào để đọc và xử lý chúng trong Python? Đừng lo lắng. Bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng phép màu của Pandas. Pandas là thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ, hiệu quả và hữu ích nhất. Nâng cao kỹ năng tiền xử lý dữ liệu với Pandas! Khám phá insight cực đỉnh!

Đây là khóa học về Airflow, công cụ Orchestration giúp tạo và quản lý data pipeline hiệu quả. Chào mừng bạn đến với Airflow Master Class, nơi cả người mới bắt đầu cũng có thể học từng bước!

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

Trong thời đại cần xử lý dữ liệu linh hoạt vượt qua giới hạn của SQL, chúng ta sẽ học tất cả về MongoDB. Từ khái niệm NoSQL đến cài đặt, thực hành CRUD, pipeline tổng hợp, tìm kiếm văn bản và lập chỉ mục, bạn sẽ được học từng bước một. Đồng thời, hoàn thiện năng lực ứng dụng thực tiễn thông qua việc liên kết thu thập dữ liệu (crawling) bằng Python và xây dựng môi trường container.

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

1. Học lập trình Python để đạt chứng chỉ AI, AICE Associate 2. Học lập trình Python theo từng bước từ cơ bản đến ứng dụng 3. Bài giảng của Giáo sư Kim Joong-heon từ Đại học Korea, một chuyên gia trong lĩnh vực AI

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

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.

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.

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.