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.

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.

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.

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.

Chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung Python cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu, khung phân tích dữ liệu (gấu trúc) và quy trình phân tích dữ liệu.

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 quy trình chuẩn bị dự án học máy và học sâu, xử lý dữ liệu lớn của Boston Marathon thành dạng mong muốn bằng Python và biến nó thành thông tin có giá trị bằng nhiều biểu đồ và công nghệ khác nhau.

Bạn có cảm thấy lo lắng vì dường như chỉ có mình là chưa thử Vibe Coding? Bạn không biết nên bắt đầu từ đâu? Đừng lo lắng. Sseuk Coach sẽ giúp bạn. Phát triển trò chơi sẽ không còn khó khăn nếu có AI Vibe Coding đồng hành. Chỉ cần có Gemini CLI miễn phí, tôi sẽ hướng dẫn để bất kỳ ai cũng có thể tạo ra sản phẩm cho riêng mình. Tôi cũng sẽ truyền đạt những kiến thức thiết yếu trong việc phát triển trò chơi, để sau khi hoàn thành khóa học này, bạn có thể tự tin thử sức với việc chế tác các trò chơi khác.

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

Sắp xếp email, viết báo cáo, tóm tắt tài liệu lặp đi lặp lại hàng ngày… Liệu con người có thực sự phải tự tay làm những việc này không? Bạn thấy ChatGPT chỉ dừng lại ở việc trò chuyện, còn tự động hóa thì quá khó khăn? Nhưng chỉ với 1 giờ, bạn có thể tạo ra quy trình tự động hóa công việc thực tế mà không cần biết lập trình. Đây là khóa học thực chiến được thiết kế để ngay cả những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể sử dụng n8n và AI để tự động hóa quy trình làm việc, giảm bớt các tác vụ lặp lại hàng ngày. Bạn sẽ vừa học vừa thực hành để tạo ra các luồng công việc (workflow) tự động hóa có thể áp dụng ngay tại công ty. Chúng tôi đã lược bỏ những giải thích rườm rà và chỉ tập trung vào những nội dung thực sự cần thiết. Bạn sẽ trải nghiệm sự thay đổi trong công việc ngay từ hôm nay.

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.

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.

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

Cách thiết lập môi trường phát triển git, VS Code, Node.js, Python, Java trên Windows dễ dàng, không mất công sức, trong 2 giờ.

Khóa học này giúp bạn tìm hiểu khái niệm, công cụ chính của AI tạo sinh và nắm vững kỹ năng thực tế tạo PPT dùng AI tạo sinh. Bằng cách dùng đa dạng công cụ AI tạo sinh, bạn có thể hiểu cách làm việc hiệu quả và giới hạn của chúng.

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!

Chúng tôi sẽ giới thiệu các loại kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn và thư viện Python để phân tích, cũng như những kiến ​​thức cơ bản về kỹ thuật phân tích thống kê và kỹ thuật phân tích máy học.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

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.

Tìm hiểu cách thiết lập môi trường phát triển ngay từ đầu mà ngay cả một nhân viên văn phòng bình thường cũng có thể dễ dàng hiểu được. Khóa học tập trung vào thực hành và tập trung vào việc giúp sinh viên tìm hiểu các công cụ phát triển khác nhau như Vim, VS Code, Git, Docker và phát triển từ xa. Bạn có thể tìm hiểu cách xây dựng môi trường phát triển hiệu quả bằng cách học từng bước từ cách sử dụng cơ bản của từng công cụ phát triển đến các chức năng nâng cao.

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.

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.

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

Trong khóa học này, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật prompt engineering có thể áp dụng ngay vào thực tiễn bằng cách sử dụng OpenAI API. Bạn sẽ học cách nâng cao đồng thời hiệu suất và năng suất trong công việc và cuộc sống hàng ngày. Đặc biệt, khóa học hỗ trợ bạn tự động hóa việc tạo CV, thư xin việc tùy chỉnh cho công ty mong muốn, cũng như chuẩn bị phỏng vấn thử, giúp bạn tự tin hơn khi phỏng vấn.