[Chào mừng những người không chuyên ngành] Dễ dàng giới thiệu về phân tích dữ liệu Python, ngay cả khi không có cơ sở - Giới thiệu về Kaggle

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 một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

"Mã nguồn Deep Learning thì chạy được, nhưng tại sao các công thức trong bài báo khoa học lại xa lạ đến thế?" Khi học về AI, sẽ có lúc bạn vấp phải bức tường của những công thức toán học. Nếu truy ngược lại nguồn gốc của bức tường đó, cuối cùng bạn sẽ nhận ra rằng mình chưa xây dựng vững chắc ngôn ngữ toán học cơ bản nhất. Khóa học này bắt đầu bằng ngôn ngữ của tập hợp, đi qua phương trình, hàm số, dãy số, lũy thừa - logarit cho đến hàm số lượng giác, chắt lọc những khái niệm cốt lõi qua 18 bài giảng. Chúng tôi không bắt bạn học thuộc lòng công thức. Mặc dù có điểm qua ngắn gọn các mối liên kết với ngữ cảnh AI, nhưng mục đích chính của khóa học này chỉ có một — đó là tạo ra một nền tảng vững chắc để bạn không bị lung lay khi học Đại số tuyến tính, Giải tích và Xác suất thống kê sau này. Đây là phần 1 của series Suminjeongeum, trong khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng ngôn ngữ chung để có thể hấp thụ tốt ba phần còn lại.

🚀 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.

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.

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

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.

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.

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

Phân tích trong môi trường giống như Excel và tự động tạo mã Python. Bài giảng này cải thiện sự hiểu biết của bạn về phân tích dữ liệu bằng cách so sánh nó với Pandas và Seaborn.

Tên khóa học: Codebook đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn Đây là khóa học luyện thi chứng chỉ theo hướng thực tiễn, dành cho các thí sinh chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn. Nhằm giảm bớt gánh nặng phải học lượng lớn kiến thức lý thuyết và những nội dung không thực sự cần thiết cho kỳ thi như ở các khóa học hiện có, khóa học được xây dựng bằng cách chọn lọc những khái niệm cốt lõi và đoạn mã cần thiết để giải quyết các bài thi thực tế. Khóa học gồm tổng cộng 23 bài, giúp học viên học từng bước từ kiến thức cơ bản về Python đến Dạng bài thực hành 1 (xử lý dữ liệu), Dạng bài thực hành 2 (machine learning) và Dạng bài thực hành 3 (phân tích thống kê). Không chỉ đơn thuần trình bày đoạn mã đã hoàn thiện, khóa học còn giải thích vai trò và lý do viết từng đoạn mã, đồng thời được thiết kế để học viên có thể trực tiếp thực hành theo và phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Nội dung chính của khóa học Kiến thức nền tảng cốt lõi về Python và pandas cần thiết cho kỳ thi Xử lý dữ liệu và hướng dẫn giải bài thực tế của Dạng bài thực hành 1 Tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình machine learning và nộp kết quả dự đoán của Dạng bài thực hành 2 Kiểm định thống kê và phân tích hồi quy của Dạng bài thực hành 3 Giải bài thực tế theo từng buổi học và ôn tập mã lệnh Cách sử dụng môi trường trải nghiệm thi và tổng ôn trước kỳ thi Tài liệu học tập được cung cấp Sách điện tử tổng hợp các khái niệm cốt lõi và mã lệnh hướng dẫn giải Các tệp thực hành Python để học bằng cách trực tiếp chạy thử Tài liệu đề bài và lời giải theo từng buổi học Tài liệu tổng ôn trước kỳ thi Mục tiêu cốt lõi của khóa học là giúp học viên không lãng phí thời gian vào những nội dung học tập không cần thiết, đồng thời có thể tự viết mã lệnh và giải quyết vấn đề tại phòng thi. Khóa học được xây dựng để cả những thí sinh còn yếu kiến thức cơ bản về Python cũng có thể học theo trình tự, giúp chuẩn bị đầy đủ từ việc học các đoạn mã cốt lõi đến giải các bài toán thực tế trong một khóa học duy nhất.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

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.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế với Cursor AI. Khóa học này là một khóa học thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng Python và Cursor AI để tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu vào tệp CSV, sau đó phân tích dư luận và cảm xúc, từ đó hoàn thiện một dự án trọn vẹn. Đây không phải là khóa học chỉ đơn giản yêu cầu bạn nhập lại mã nguồn. Nội dung được xây dựng để bạn có thể trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển thực tế, từ cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa cho đến xử lý lỗi. Trong quá trình học, bạn sẽ từng bước học từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, những kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, thu thập bình luận tin tức, lưu dữ liệu CSV, phân tích cảm xúc cho đến cách sửa lỗi phát sinh trong các dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể tự nhiên học được cách phát triển cùng AI, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng lực thực tiễn trong việc khai thác dữ liệu.

Đây là khóa học cơ bản về lập trình Excel bằng Python thông qua hướng dẫn sử dụng xlsxwriter. Bạn có thể sử dụng Python và Excel để phân tích dữ liệu và tự động hóa công việc.

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến ​​thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.