Dự án thực tế về tự động hóa công việc, scraping bình luận tin tức và phân tích cảm xúc học cùng Cursor AI và Python

Đây là khóa học được thiết kế theo từng bước từ cơ bản đến thực tiễn, giúp ngay cả những người mới bắt đầu tiếp cận Claude AI cũng có thể dễ dàng theo kịp. Trong khóa học này, bạn sẽ bắt đầu học từ các khái niệm cơ bản của Claude AI và cách viết câu lệnh (prompt), sau đó tìm hiểu các cách ứng dụng đa dạng như soạn thảo văn bản, tóm tắt, dịch thuật, động não (brainstorming), phân tích tệp tin và hình ảnh. Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn thực hành cách sử dụng Claude Artifacts để tạo tài liệu, biểu đồ, sơ đồ và các ứng dụng đơn giản, cũng như cách thiết kế infographic bằng Claude, chỉnh sửa kết quả và lưu dưới dạng PDF. Cuối cùng, khóa học cung cấp các bí quyết nâng cao năng suất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế như kỹ thuật viết câu lệnh nâng cao, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng tính năng Project, hỗ trợ hàm Excel và lập trình. Khóa học tập trung giải thích dựa trên các ví dụ thực tế để bất kỳ ai, từ người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm về AI đến nhân viên văn phòng, sinh viên hay những người sáng tạo nội dung muốn nâng cao hiệu suất công việc, đều có thể dễ dàng học hỏi và ứng dụng ngay lập tức.

Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, việc chỉ đơn thuần viết câu lệnh (prompt) là chưa đủ để giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc. Trong các dịch vụ thực tế, bạn cần có khả năng thiết kế các hệ thống AI có thể tự đưa ra phán đoán, gọi công cụ, tìm kiếm dữ liệu và cho phép nhiều agent cộng tác với nhau. Khóa học này là một chương trình tập trung vào thực hành dành cho tất cả mọi người, từ những nhà phát triển lần đầu thiết kế AI Agent cho đến những kỹ sư muốn xây dựng hệ thống có thể vận hành trong thực tế. Bạn sẽ được học từng bước từ thiết kế kiến trúc Agent sử dụng LangGraph, quản lý trạng thái (State Management), Tool Calling, kết nối API và MCP, điều khiển cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, xây dựng RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search), Few-shot Learning, Reflection cho đến Fine-tuning. Ngoài ra, thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ nắm vững cấu trúc cộng tác đa agent (Multi-agent), mô hình Supervisor, chiến lược Actor-Critic, giao tiếp bất đồng bộ, hệ thống đánh giá tự động và cách xây dựng Quality Gate. Cuối cùng, khóa học cũng bao gồm các chiến lược vận hành MLOps và AI Agent cần thiết trong môi trường thực tế như giám sát dựa trên Metrics·Logs·Tracing, Shadow Deployment, Canary Deployment, Drift Detection, tự động hóa RCA và thử nghiệm A/B. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có khả năng tự mình thiết kế, phát triển và vận hành các hệ thống AI hiệu suất cao, có thể áp dụng vào các dịch vụ thực tế bằng cách sử dụng các công nghệ AI Agent mới nhất.

Khóa học thực chiến toàn diện về n8n này dành cho những ai muốn tự tay xây dựng hệ thống tự động hóa AI mạnh mẽ mà không cần biết lập trình. Khóa học bắt đầu từ luồng dữ liệu cơ bản và cấu trúc JSON của n8n, hướng dẫn bạn từng bước cách thiết kế workflow tận dụng đa dạng các node. Tiếp đến, bạn sẽ nắm vững mọi tính năng thiết yếu cho công việc thực tế: từ xây dựng AI Agent với Basic LLM Chain, Tool Calling, quản lý bộ nhớ, phản hồi streaming, cho đến tự động hóa bằng Webhook và Scheduler. Hơn nữa, bạn sẽ trực tiếp thực hiện các dự án tự động hóa ứng dụng ngay vào thực tiễn như tự động hóa khảo sát, gửi thông báo qua email, xử lý hóa đơn, chia sẻ tin tức... thông qua việc tích hợp với nhiều dịch vụ như Google Workspace, Slack, Discord, Telegram và Notion. Trong phần sau của khóa học, bạn sẽ được học chuyên sâu về phương pháp xây dựng workflow AI mới nhất, bao gồm các khái niệm cốt lõi của RAG, Chunking, Pinecone Vector Store, Google Cloud Document AI, Hybrid Search, Graph RAG (LightRAG), cũng như cách tích hợp MCP Server và Claude Desktop. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích tính năng, khóa học được thiết kế để bạn cùng thực hành triển khai dự án thực tế, từ đó thấu hiểu "tại sao lại thiết kế như vậy" và "cách ứng dụng trong thực tế ra sao". Mọi kiến thức đều được giải thích cặn kẽ từ những bước đầu tiên để ngay cả người không có kinh nghiệm lập trình cũng dễ dàng theo kịp, đồng thời hỗ trợ bạn tự tay hoàn thiện hệ thống tự động hóa AI sẵn sàng ứng dụng vào thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trang bị đầy đủ năng lực thực chiến để tự mình thiết kế và triển khai: tự động hóa công việc với n8n, xây dựng AI Agent, phát triển hệ thống RAG, tích hợp đa dạng các dịch vụ bên ngoài, cho đến các workflow AI dựa trên nền tảng MCP mới nhất.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học tất cả về AI tạo sinh mới nhất năm 2026 cùng một lúc. Trong khóa học này, bạn sẽ được học một cách hệ thống các tính năng có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế, tập trung vào Claude AI và Gemini 3.1, từ viết prompt đến tự động hóa tài liệu, phân tích hình ảnh, xây dựng trợ lý AI, NotebookLM, Deep Research, Canvas và Gems. Ngoài ra, bạn có thể trải nghiệm toàn bộ hệ sinh thái Google AI mới nhất, bao gồm tạo hình ảnh thực tế và render văn bản với Nano Banana 2, sản xuất video AI bằng Veo 3.1 và Google Flow, trò chuyện bằng giọng nói và camera qua Gemini Live, cho đến Gemma 4 Local AI. Mỗi bài giảng đều được giải thích dựa trên các ví dụ thực tế và thực hành, với hướng dẫn từng bước để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Khóa học không chỉ đơn thuần giới thiệu tính năng mà còn cung cấp bí quyết thực tiễn có thể áp dụng ngay trong nhiều lĩnh vực như tự động hóa công việc, sản xuất nội dung, marketing và giáo dục. Sau khi tham gia khóa học này, bạn sẽ hiểu được các tính năng khác biệt của Claude và Gemini, sản xuất hiệu quả các nội dung văn bản, hình ảnh, video, âm thanh bằng AI và nâng cao đáng kể năng suất làm việc. Đây là một khóa học tổng hợp phù hợp cho tất cả mọi người, từ những người mới bắt đầu với AI cho đến những người dùng muốn khai thác tối đa sức mạnh của AI tạo sinh mới nhất.

Đây là khóa học thực hành toàn diện dành cho tất cả mọi người, từ những nhà phát triển mới làm quen với Claude Code cho đến những người muốn ứng dụng tối đa AI vào công việc thực tế. Trong khóa học này, bạn sẽ được học từng bước từ các khái niệm cơ bản và nguyên lý xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Claude Code đến việc cài đặt, quản lý hội thoại và phiên làm việc, thiết lập Model và Effort, cũng như quản lý ngữ cảnh (Context). Sau đó, bạn sẽ nắm vững các phương pháp phát triển tập trung vào thực tế có thể áp dụng ngay vào dự án như: khám phá codebase, viết prompt chính xác, gỡ lỗi (debug), quy trình làm việc TDD, tái cấu trúc mã nguồn (refactoring) và quản lý chất lượng tự động bằng Hooks. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm các quy trình phát triển AI hiện đại nhất sử dụng Claude Code một cách hệ thống, bao gồm: review mã nguồn Git PR, tự động hóa với GitHub Actions, phát triển song song bằng Git Worktree, phát triển Skills, cấu hình sub-agent, cộng tác đa agent (multi-agent), tiêu chuẩn hóa đội ngũ và onboarding, cũng như viết tài liệu kỹ thuật. Với nội dung tập trung vào các ví dụ thực tiễn và dự án thực tế, khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng mà còn giúp bạn nâng cao năng lực phát triển để có thể áp dụng trực tiếp vào công việc. Bạn sẽ làm chủ hoàn toàn phương thức phát triển mới — cộng tác cùng AI — để tối đa hóa năng suất lập trình thông qua Claude Code.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành các kiến thức cơ bản cốt lõi về phân tích dữ liệu và quy trình tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng NumPy và Pandas. Bạn sẽ được học từng bước từ cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python đến mảng NumPy và Pandas DataFrame, đồng thời nắm vững các kỹ thuật xử lý đa dạng để phân tích dữ liệu thực tế. Thông qua việc trực tiếp thực hành các chức năng được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu như làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và nhóm dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng tiền xử lý dữ liệu cho học máy một cách tự nhiên. Khóa học cung cấp cả giải thích khái niệm và thực hành để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc cho việc học phân tích dữ liệu và học máy.

Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng giúp truyền đạt dữ liệu hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định. Khóa học này được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu học Tableau, giúp bạn học từ các khái niệm cơ bản về trực quan hóa dữ liệu đến cách tạo các loại biểu đồ đa dạng và các kỹ thuật phân tích dữ liệu thông qua thực hành thực tế. Thông qua khóa học, bạn có thể trực tiếp thực hành và làm quen với các tính năng thường dùng trong thực tế như cài đặt Tableau, kết nối dữ liệu, tạo các loại biểu đồ, trường tính toán (calculated field), đường xu hướng, biểu đồ hộp (box plot), biểu đồ tần suất (histogram), bảng làm nổi bật (highlight table), v.v. Ngoài ra, khóa học cũng cung cấp các khái niệm cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu như đọc hiểu dữ liệu (data literacy), chiến lược trực quan hóa dữ liệu, phân tích tương quan và phân tích giá trị ngoại lệ (outlier). Các tính năng phức tạp cũng được giải thích từng bước phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu, vì vậy ngay cả những người lần đầu tiếp cận Tableau cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

Đây là khóa học gồm 5 mô-đun và 18 bài học giúp chuyển đổi các LLM Agent AI tạo sinh — vốn đang gây lãng phí chi phí API — thành một cấu trúc có thể kiểm soát chi phí và thực sự tạo ra lợi nhuận thông qua các kỹ thuật Model Routing, Cascading, Caching và Loop Guardrails. Bạn sẽ được trực tiếp thực hiện từ việc phân tích các trường hợp thực tế bị "bom chi phí", mô phỏng lãi lỗ, cho đến các dự án thiết kế kiến trúc. Khóa học này được đề xuất cho các nhà phát triển/maker AI đang cảm thấy gánh nặng về chi phí API, cũng như những người đang có kế hoạch vận hành hoặc thiết kế các dịch vụ dựa trên Agent.

"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!

Khóa học này không tập trung vào việc dạy nhân viên văn phòng không chuyên về kỹ thuật học lập trình thuần túy, mà tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng trực tiếp giải quyết các vấn đề trong công việc bằng cách sử dụng các đại lý AI (AI Agent). Trước đây, khi có vấn đề phát sinh, bạn phải phụ thuộc vào bộ phận IT hoặc thuê ngoài phát triển, nhưng giờ đây là thời đại mà bạn có thể cùng AI thiết kế và tạo ra các bản mẫu (prototype) ngay lập tức để thực hiện tự động hóa công việc. Các năng lực cốt lõi cần thiết cho việc này là định nghĩa vấn đề, thiết lập chiến lược giải quyết thông qua cộng tác với AI và khả năng trực tiếp tạo ra các công cụ cần thiết. Đặc biệt, bằng cách sử dụng Codex CLI, những người đang sử dụng ChatGPT có thể thực hành lập trình theo hướng đại lý (agentic coding) ngay lập tức mà không tốn thêm chi phí, giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm thực tế. Chương trình giảng dạy được cấu trúc theo từng bước, từ việc thấu hiểu những thay đổi trong kỷ nguyên đại lý AI đến các kiến thức cơ bản về phát triển, sử dụng terminal, lập trình agentic dựa trên Codex CLI, cấu trúc hóa vấn đề, phát triển ứng dụng web Django và tạo ra các ứng dụng tự động hóa công việc thực tế. Người học có thể đạt được năng lực tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng cách trực tiếp tạo ra các ứng dụng có thể áp dụng ngay vào thực tế như danh sách việc cần làm (To-Do), bảng kiểm tra (checklist), quản lý lịch trình, biên bản cuộc họp và công cụ tóm tắt. Toàn bộ khóa học được thiết kế theo phương pháp micro-learning dạng mô-đun với các đơn vị ngắn, giúp người học tiếp thu nhanh chóng các nội dung cần thiết và có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quá trình làm việc.

Mã chương trình WordPress: đặt lịch bài đăng, chức năng tự động thêm ảnh thumbnail - lấy ngay!

Đây là khóa học dành cho những ai chưa biết nhiều về lập trình nhưng muốn bắt đầu với "vibe coding", hoặc những ai muốn tự tay tạo trang landing page để quảng bá cho cửa hàng (nhà hàng, quán cà phê, v.v.) hay dịch vụ của mình (luật sư, kế toán, bệnh viện, v.v.). Tôi sẽ giúp bạn có một khởi đầu đúng đắn với vibe coding.

: "Từ thiết lập môi trường đến dự án kinh doanh thực tế, hành trình khoa học dữ liệu tìm lời giải cho doanh thu thương mại điện tử bằng thống kê (Tổng cộng 38 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần là học cách sử dụng các công cụ phân tích, bạn sẽ được học cách xử lý dữ liệu log phát sinh trong thực tế ngành thương mại điện tử thông qua các quy trình thống kê. Sau khi củng cố vững chắc các lý thuyết cốt lõi từ thiết lập môi trường phát triển đến thống kê mô tả, phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết, bạn sẽ tiến tới phân tích so sánh thời gian lưu trú trên ứng dụng và tỷ lệ chuyển đổi mua hàng của người dùng thực tế, cũng như định lượng mức độ đóng góp hiệu quả thông qua phân tích hồi quy tuyến tính đa biến! Thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống 'năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu và tự động hóa phân tích' - yếu tố cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu.

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.

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!

Người ta nói Agent đang là xu hướng, nhưng tại sao công việc của bạn vẫn không có gì thay đổi? Có phải bạn đang bị chặn lại bởi những thuật ngữ "ngoài hành tinh" như API, dừng bước ở khâu cài đặt công cụ, và dù có học cũng không thể áp dụng vào thực tế? Khóa học tích hợp này sẽ kết nối toàn bộ quá trình thành "một con đường duy nhất": từ nguyên lý cấu trúc API · truyền thông, đến việc tự tạo Agent cho riêng mình bằng Vibe Coding, và tự động hóa các tác vụ thực tế như báo cáo · Excel · nội dung bằng Claude Code. Dù bạn bắt đầu từ con số không hay mục tiêu là ứng dụng chuyên sâu, bạn sẽ hoàn thành trọn vẹn mà không bị gián đoạn. (Khuyên dùng Windows)

Trong khóa học này, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật kỹ thuật câu lệnh (prompt engineering) có thể áp dụng ngay vào thực tế bằng cách sử dụng OpenAI API. Bạn sẽ học cách nâng cao hiệu quả và năng suất trong cuộc sống hàng ngày cũng như trong công việc, đặc biệt là hỗ trợ bạn tự tin hơn trong các buổi phỏng vấn bằng cách tự động hóa việc chuẩn bị phỏng vấn thử và viết sơ yếu lý lịch, thư xin việc tùy chỉnh cho công ty mà bạn mong muốn.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành các kiến thức cơ bản cốt lõi về phân tích dữ liệu và quy trình tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng NumPy và Pandas. Bạn sẽ được học từng bước từ cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python đến mảng NumPy và Pandas DataFrame, đồng thời nắm vững các kỹ thuật xử lý đa dạng để phân tích dữ liệu thực tế. Thông qua việc trực tiếp thực hành các chức năng được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu như làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và nhóm dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng tiền xử lý dữ liệu cho học máy một cách tự nhiên. Khóa học cung cấp cả giải thích khái niệm và thực hành để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc cho việc học phân tích dữ liệu và học máy.

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

Không biết một chút gì về lập trình cũng không sao. Chỉ cần có ý tưởng, đây là thời đại mà AI sẽ viết mã thay cho bạn! Khóa học này không đơn thuần là học về ngôn ngữ lập trình. Đây là khóa học thực chiến giúp bạn học "phương pháp phát triển hiện đại nhất" – nơi bạn đưa ra câu lệnh (prompt) cho trình soạn thảo mã nguồn AI mạnh mẽ 'Cursor AI' để tự tay tạo ra chương trình mà mình hằng tưởng tượng.

Bỏ qua mọi thứ không cần thiết, tôi chỉ cho bạn "cốt lõi" cách dùng ChatGPT 100%. Nếu tận dụng tốt, bạn có thể làm công việc MD, marketing nhanh gấp 10 lần.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Khóa học này tập trung vào việc phát triển năng lực trực quan hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế, bằng cách sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu và plotly/Dash để xây dựng dashboard tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể cùng lúc nâng cao khả năng tạo tài liệu trực quan tập trung vào insight và triển khai dashboard trên nền web.

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm - trở ngại lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data Analysis (Bigbungki) - ngay trên nền tảng thực hành do Algorun cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các câu hỏi đã từng xuất hiện trong đề thi thực tế của các dạng bài tập 1, 2 và 3 theo cách thức giống hệt với môi trường thi thật, giúp bạn nắm bắt cảm giác phòng thi thay vì chỉ học thuộc lòng mã code. Đây là bài giảng tập trung vào thực hành, giúp rèn luyện để đôi tay có thể phản xạ tự nhiên trong môi trường khác biệt hoàn toàn với Colab hay Jupyter.

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

Tìm hiểu quy trình làm việc hoàn chỉnh để tự sản xuất sách điện tử hiệu quả bằng AI và công cụ tự động hóa. Từ việc tạo slide với Marp đến chuyển đổi PDF/EPUB bằng Pandoc, quản lý cơ sở dữ liệu MySQL, thiết kế bìa, và chuẩn bị xuất bản, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước một quy trình sản xuất có hệ thống, áp dụng ngay vào thực tiễn.