Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

Kaggle là loại nền tảng gì? Hàng năm, Kaggle khảo sát người dùng trên khắp thế giới. Khi bạn muốn học khoa học dữ liệu, có rất nhiều câu hỏi được đặt ra. Bây giờ bắt đầu có phải là quá muộn không? Bạn nên chọn ngôn ngữ nào giữa Python và R? Mức lương là bao nhiêu? Nhận câu trả lời cho câu hỏi của bạn thông qua phản hồi từ người dùng trên khắp thế giới! Bạn có thể thực hiện phân tích tần suất và trực quan hóa dữ liệu chỉ bằng một vài tính năng mạnh mẽ của Pandas.

Hãy cùng bắt tay vào phân tích dữ liệu và học máy thông qua Kaggle, một nền tảng cạnh tranh về học máy và khoa học dữ liệu.

Đây không phải là một bài giảng về đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Bạn sẽ được làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và học các kỹ thuật tiền xử lý văn bản đa dạng. Khóa học cũng đề cập đến các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian, phương pháp biểu diễn quy mô (scale) và một số kỹ thuật để giải mã dữ liệu giá cổ phiếu. Đây là khóa học giúp bạn tìm ra cách đạt được thông tin chi tiết (insight) thông qua phân tích dữ liệu. Nội dung học từ dữ liệu giá cổ phiếu được thiết kế để bạn có thể áp dụng vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu sử dụng chuỗi thời gian khác như nhu cầu, hàng tồn kho, doanh số và lưu lượng truy cập.

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính hướng dẫn chính thức của Pandas.

Khóa học này là một video bài giảng bao gồm cú pháp Emmet - tính năng tự động hoàn thành thiết yếu của VS Code cho phát triển frontend React.js và Vue.js, cùng với những nội dung cốt lõi để lập trình hiệu quả. Thông qua các ví dụ và mẹo có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế và học tập, khóa học sẽ hướng dẫn bạn nâng cao năng suất và phát triển UI nhanh chóng, chính xác hơn.

Khóa học này là bài gi강 video về thiết lập môi trường phát triển cần thiết cho việc học frontend React.js và Vue.js cũng như cách sử dụng cơ bản VS Code. Khóa học sẽ hướng dẫn từng bước từ việc xây dựng môi trường đến việc sử dụng các tính năng cơ bản giúp tăng năng suất, tập trung vào thực hành.

Khóa học tìm hiểu và thực hành về Machine Learning, giúp thực hiện các phân tích và dự báo phức tạp một cách hiệu quả! Machine Learning vốn tưởng chừng như khó khăn và phức tạp, nhưng nếu đồng hành cùng khóa học <Python Machine Learning> của Maso Campus, bạn có thể nắm bắt các kiến thức cốt lõi một cách dễ dàng và thú vị.

Tiêu chuẩn sắp xếp dữ liệu phức tạp trong nháy mắt. Trực quan hóa thực hành dựa trên nhận thức được thiết kế bằng Excel và AI.

"Tôi biết phân tích dữ liệu, nhưng không có cách nào để trình bày kết quả." Lúc đầu tôi cũng từng như vậy. Tôi đã chăm chỉ phân tích trong Jupyter Notebook, tạo biểu đồ, nhưng khi muốn chia sẻ thì cuối cùng cũng chỉ biết chụp màn hình rồi dán vào PPT.. Việc thay đổi bộ lọc theo thời gian thực để trình bày là điều tôi chưa bao giờ dám mơ tới. Khóa học này sẽ giải quyết sự bế tắc đó. Ngay cả khi bạn không có nhiều kinh nghiệm lập trình hay không biết về phát triển web, chỉ cần có kiến thức Python cơ bản, bạn hoàn toàn có thể tự tay tạo ra một bảng điều khiển dữ liệu (dashboard) hoạt động thực thụ!

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

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

Khóa học Python trung cấp được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu hơn về Python bằng cách bao gồm các chủ đề nâng cao như lập trình hàm, siêu lập trình, xử lý ngoại lệ và lập trình hướng đối tượng.

Những công việc lặp đi lặp lại như sắp xếp Excel, gửi email, phân loại hóa đơn… Bạn vẫn đang tự mình làm thủ công sao? Giờ đây, hãy để n8n và AI đảm nhận những việc đó, Còn bạn hãy tập trung vào những việc quan trọng hơn. Khóa học này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể tự làm theo và áp dụng ngay vào thực tế bằng cách sử dụng n8n - một công cụ thực hiện tự động hóa công việc mà không cần lập trình. Bạn sẽ tự mình hiện thực hóa từ A đến Z quy trình tự động hóa chỉ trong vòng 1 giờ. Thay vì một khóa học dài 10 tiếng, chúng tôi chỉ tập trung vào những cốt lõi thực sự cần thiết! Để tiết kiệm thời gian cho bạn, chúng tôi chỉ hướng dẫn những quy trình làm việc (workflow) trọng tâm trong thực tế.

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.

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.

Đây là khóa học nhập môn ngôn ngữ lập trình Python. Không phải là cấu trúc hình thức và nhàm chán chỉ đơn thuần in ra ký tự và gõ theo cú pháp mà là khóa học bao gồm việc học các nguyên lý cơ bản ở mức độ phù hợp về 'tại sao' và 'như thế nào' nó hoạt động cùng với thực hành lập trình thực tế. Ngoài ra, các tài liệu học tập đa dạng cũng được cung cấp.

Đây là khóa học thực hành về "Tự động hóa thiết kế/kiểm chứng mạch dựa trên AI" theo yêu cầu thực tế từ "Samsung Electronics và SK Hynix". Khóa học giúp hoàn thiện năng lực tự động hóa thiết kế/kiểm chứng LDO IP dựa trên TSMC 180nm PDK + hiện thực hóa AXI-Lite RTL dựa trên AI + tự động hóa Regression bằng Python/TCL/Batch Script.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Bạn có muốn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại cùng với AI mà không cần các công cụ trả phí không? Tôi sẽ chia sẻ cho bạn những bí quyết thực tế mà tôi đã tự tay xây dựng bằng n8n và Llama. Đây không đơn thuần là một bài giảng chỉ học về "cách kết nối các node". Chúng ta sẽ cùng nhau trực tiếp triển khai các quy trình công việc thực tế như: tự động sắp xếp Google Sheets, thu thập phụ đề YouTube, kiểm tra tính xác thực (fact-check) bằng AI, quản lý lịch trình, từ đó tạo ra các workflow có thể ứng dụng được ngay vào công việc.

🚀 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.

Cấu trúc giao diện Gemini, bắt đầu từ các chức năng cơ bản đến soạn thảo email, dịch thuật, viết báo cáo, khảo sát, tạo hình ảnh/video, chuẩn bị xin việc - chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn nhiều phương pháp ứng dụng đa dạng sử dụng Gemini!

* Bài giảng dành cho người mới làm quen với Git và GitHub * Sử dụng các chức năng cơ bản của Git của VS Code và các plugin liên quan đến Git

Gemini Agent làm việc linh hoạt trên Google Drive! Hãy hoàn thiện kỹ năng thực hành Google AI với năng suất vượt trội.

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.