Thực hành Streamlit dành cho lập trình viên Python - Tự tay tạo 2 ứng dụng web

Khóa học 【Python cơ bản dành riêng cho phân tích dữ liệu】 mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể dễ dàng hoàn thành! Hãy cùng làm quen với những kiến thức cơ bản về cách sử dụng ChatGPT để tạo ra "điểm khởi đầu" cho việc phân tích dữ liệu và ứng dụng AI. Từ các khóa học tiên quyết bắt buộc cho phân tích dữ liệu đến việc học tập theo lộ trình được thiết kế riêng bởi "Giảng viên phân tích dữ liệu", bạn có thể học tập nhanh chóng nhưng vẫn xây dựng được nền tảng cơ bản vững chắc. Khóa học còn truyền thêm lòng can đảm và sự tự tin cần thiết cho việc học lập trình, đồng thời gợi mở định hướng học tập phân tích dữ liệu trong tương lai.

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.

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.

Khóa học này hướng dẫn thu thập, xử lý và phân tích trực tiếp dữ liệu lớn xã hội từ web, SNS... bằng Python (Python), một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu lớn. Các bài thực hành lập trình Python được tiến hành theo hình thức “làm theo”, giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội chưa có kinh nghiệm lập trình cũng có thể dễ dàng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể học Python, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

: "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.

Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế với Cursor AI. Khóa học này là một khóa học thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng Python và Cursor AI để tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu vào tệp CSV, sau đó phân tích dư luận và cảm xúc, từ đó hoàn thiện một dự án trọn vẹn. Đây không phải là khóa học chỉ đơn giản yêu cầu bạn nhập lại mã nguồn. Nội dung được xây dựng để bạn có thể trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển thực tế, từ cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa cho đến xử lý lỗi. Trong quá trình học, bạn sẽ từng bước học từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, những kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, thu thập bình luận tin tức, lưu dữ liệu CSV, phân tích cảm xúc cho đến cách sửa lỗi phát sinh trong các dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể tự nhiên học được cách phát triển cùng AI, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng lực thực tiễn trong việc khai thác dữ liệu.

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.

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

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.

Chinh phục toán học Deep Learning từ con số 0 và trực quan hóa dữ liệu thực tế bằng Excel không cần lập trình

Xây dựng hệ thống Full-stack không cần lập trình: Tự mình hoàn thiện toàn bộ pipeline từ thu thập dữ liệu, phân tích AI·ML đến bảng điều khiển web chỉ bằng các câu lệnh tiếng Hàn (Vibe Coding). Sở hữu pipeline tự động hóa 100%: Sở hữu công cụ phân tích chứng khoán độc lập, nhận kết quả sàng lọc S&P 500 và ý kiến đầu tư qua Telegram vào mỗi sáng. Tiếp thu khung đầu tư dựa trên dữ liệu thực tế: Biến năng lực phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro cấp độ tổ chức thành của riêng bạn dựa trên mã nguồn đang vận hành thực tế.

Bạn có thể nâng cao năng lực phát triển của mình thông qua việc khám phá sâu sắc các nguyên lý cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Claude. Bạn có thể học hỏi được nhiều thông tin đa dạng và các kỹ thuật phát triển mà thông thường ít khi được tiếp cận.

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.

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.

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

Tôi muốn tóm tắt ngắn gọn về nền tảng python thông qua jupyter notebook, nơi bạn có thể kiểm tra ngay kết quả mã hóa.

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Tôi xin giới thiệu một năng lực quan trọng mà người khác có thể dễ dàng bỏ qua trên thị trường việc làm trong lĩnh vực quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp và khốc liệt.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.