[Mito] Phân tích dữ liệu Python bắt đầu với Mito

Đây là bài giảng về Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn cấp chứng chỉ công nghệ quốc gia với Python. Chúng tôi cổ vũ cho sự thành công của bạn!

Hãy sử dụng thư viện Folium và API Google Cloud được cung cấp theo mặc định trong Python. Bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu không gian dựa trên mã hóa mà không cần bất kỳ công cụ bổ sung nào.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với Power BI [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu cách chỉnh sửa dữ liệu bằng trình chỉnh sửa truy vấn, trực quan hóa dữ liệu bằng nhiều công cụ khác nhau cũng như kiểm tra và chia sẻ kết quả được phân tích.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với QGIS [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu về các phương pháp phân tích không gian bằng chương trình QGIS cơ bản sử dụng dữ liệu không gian.

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

Sách trình bày các phương pháp sử dụng cơ bản và xử lý dữ liệu trước cho người mới bắt đầu/không phải là nhà phát triển Python. Ngoài ra, sách còn cung cấp phương pháp xử lý dữ liệu trước bằng cách sử dụng trình thông dịch mã ChatGPT dưới dạng phụ lục.

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

Với Python Quant Investment, hãy tạo chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu và đầu tư theo chiến lược của bạn. Bạn có thể thực hiện các chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng tạo ra chiến lược đầu tư của riêng mình.

Dự án kỷ niệm bàn thắng thứ 100 của Son Heung-min! Crawling thực tế và phân tích dữ liệu trên Transfermarkt

Hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu có thể nhanh chóng đạt được chứng chỉ thực hành phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn - Tập trung học tập chỉ những điểm trọng yếu thường xuất hiện trong kỳ thi, xoay quanh các đề thi cũ mà không cần kiến thức nền phức tạp.

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 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

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

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.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.