[PL 0302] Python cho thao tác dữ liệu - Lớp học nâng cao NumPy

Đây là bài giảng đầu tiên về đại số tuyến tính và là bài giảng về hiểu biết hình học về vectơ và các phép toán vectơ.

Giới hạn của hàm số, đạo hàm, đạo hàm, công thức đạo hàm, cách sử dụng đạo hàm

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

Đây là bài giảng cô đọng các nội dung toán đã học ở bậc THCS và THPT. Bạn học những kiến ​​thức và kỹ thuật toán học cần thiết với nhiều bài thực hành cho từng mục.

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Là buổi học thứ ba của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bạn sẽ học cách gỡ lỗi mã Python.

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là bài giảng về cách sử dụng LaTeX để viết công thức.

Đây là khóa học có nhiều bài luyện tập về ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học thực hành thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với ngữ pháp Python.

Đây là bài giảng học cách triển khai code thực tế bằng cách sử dụng các tính năng của PyTorch cho code đã tự triển khai trong Gradient-based Linear Regression (1). Ngoài ra, đây cũng là bài giảng học về sự cần thiết của tiền xử lý dữ liệu, lý thuyết, ảnh hưởng đến quá trình học tập một cách lý thuyết, và triển khai bằng code thực tế.

Đây là bài giảng giúp bạn hiểu hoàn toàn về quá trình huấn luyện mô hình deep learning đơn giản nhất bằng Gradient descent.

Đây là khóa học tập trung vào việc học gradient descent - thuật toán học tập cốt lõi nhất của deep learning.

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Học khái niệm và cách thiết lập môi trường ảo.

Đây là bài giảng thứ năm của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bài giảng này thực hành các bài tập ứng dụng được dùng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

🚀 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.

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

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Tạo portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với lập trình Vibe GEMINI CLI bắt đầu không mất phí Thu thập dữ liệu, phân tích, báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, nếu nắm được nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thu thập dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, viết báo cáo và tạo dashboard như một nhà phân tích dữ liệu. Từ thu thập dữ liệu Python đến viết báo cáo phân tích với GEMINI CLI và VSCode Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

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.

Những người đã học kiến ​​thức cơ bản về Python sẽ học cách sử dụng Python sau khi xem bài giảng này.

Hãy cùng phát triển năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

Phân tích khách hàng, thị trường, mô hình doanh thu - giờ đây bạn không cần phải tự học nữa. Chỉ cần hỏi AI, phân tích và chiến lược cấp chuyên gia sẽ hoàn thành trong chớp mắt!

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.

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!