Phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa bằng Python

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.

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.

Đây là bài giảng kiểm tra mã hóa Python tập trung vào giải quyết vấn đề được thiết kế phù hợp với trình độ của những người mới làm quen với thử nghiệm mã hóa.

Bao gồm các khái niệm cơ bản về dữ liệu, các hàm và gói hữu ích của R, cùng bài thực hành phân tích dữ liệu, giúp mọi người có thể phân tích dữ liệu lớn bằng lập trình R.

Học Python từ đầu bằng cách tận dụng 100% ChatGPT. Thay vì giải thích khái niệm nhàm chán, chúng tôi tập trung vào việc giúp học viên trực tiếp trải nghiệm lập trình và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua các bài toán ví dụ và thực hành. Sau khi nắm vững cú pháp cơ bản của Python, học viên có thể nâng cao kỹ năng bằng cách giải quyết nhiều bài tập khác nhau ở Level 1 và Level 2. Ngoài ra, học viên có thể kiểm tra và bổ sung những phần còn thiếu sót của mình thông qua một Exam được thiết kế như một kỳ thi thực tế. Bằng cách giải quyết bài tập định kỳ và tận dụng ChatGPT, học viên có thể có trải nghiệm học tập không nhàm chán và ghi nhớ lâu dài.

Khóa học này hướng dẫn cách thu thập, mô hình hóa và phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng NetMiner. Nội dung học tập tập trung vào lý thuyết, ví dụ và thực hành về cách sử dụng trình thu thập dữ liệu mạng xã hội (SNS Data Collector) của NetMiner để thu thập và tổ chức dữ liệu YouTube; tìm hiểu và mô hình hóa các loại hình, cấu trúc của dữ liệu mạng xã hội; cũng như các phương pháp phân tích mạng xã hội như ảnh hưởng, chủ đề và xu hướng.

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

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.

AI code, kết quả tôi hưởng! Tối đa hóa năng lực lập trình thực chiến cho người nhập môn!

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

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!

Bài giảng giới thiệu về dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu, do Doyong Shin, nhà nhân văn dữ liệu số 1 Hàn Quốc giảng dạy! Hãy có được tư duy dựa trên dữ liệu để có thể đọc và sử dụng đúng lượng dữ liệu khổng lồ!

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

Đại số tuyến tính được nắm vững chỉ trong một lần học. Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết những khái niệm đại số tuyến tính, vốn sẽ trở thành nền tảng cho tư duy của bạn suốt đời chỉ sau một lần học. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích các khái niệm đơn thuần, chúng tôi còn tận tình hướng dẫn cách ứng dụng thực tế thông qua các bài thực hành.

[Tóm tắt bài giảng: Từ Pixel đến Thực tiễn, Xây dựng Hệ thống Nhận diện Danh thiếp] * **Tiền xử lý (Pre-processing):** Học cách loại bỏ nhiễu và sử dụng Gaussian Blur cùng Canny Edge để trích xuất "khung xương" của danh thiếp. * **Biến đổi Hough (Hough Transform):** Trải qua quá trình "vòng loại" để chọn ra những "đường viền" thực sự từ hàng vạn điểm thông qua hệ thống bình chọn $(\rho, \theta)$. * **Suy luận hình học:** Giải các phương trình đường thẳng phức tạp bằng phương pháp thế và ma trận để xác định chính xác bốn đỉnh $(x, y)$ của danh thiếp. * **Sắp xếp và lọc dữ liệu:** Học kỹ thuật tinh chế dữ liệu bằng cách loại bỏ các đường trùng lặp và gắn nhãn cho các điểm tìm được theo thứ tự 'trên-trái, trên-phải, dưới-phải, dưới-trái'. * **Biến đổi ma thuật (Perspective):** Kết thúc ấn tượng với kỹ thuật thực tiễn giúp làm thẳng những hình ảnh bị nghiêng, hoặc ngược lại, ghép hình ảnh vào một khung hình mong muốn. 📢 "Bạn có thấy nhức đầu khi nhìn vào các công thức toán học không? Tôi cũng từng như vậy." Khi lần đầu đảm nhận dự án xử lý hình ảnh trong thực tế, điều khiến tôi khổ sở nhất chính là những công thức $\sin, \cos$ tràn ngập màn hình. Sách vở thì đầy rẫy công thức, nhưng lại chẳng có nơi nào trả lời cho câu hỏi thực tế: **"Tại sao mã nguồn của tôi lại không tìm thấy danh thiếp?"** Thông qua bài giảng này, tôi muốn giúp các bạn giải quyết ba vấn đề nan giải thường gặp: 1. **"Vấn đề toán học cảm thấy như ngôn ngữ ngoài hành tinh"** → Giải quyết bằng [Sức mạnh của sự ẩn dụ]. Thay vì chỉ học thuộc lòng phương trình đường thẳng, tôi sẽ giúp bạn hiểu thông qua hình ảnh **'tia laser bắn ra từ gốc tọa độ'** và **'trò chơi đổ bóng'**. Khi đã hiểu nguyên lý, mã nguồn sẽ tự khắc tuân theo. Tôi sẽ dịch các công thức sang 'ngôn ngữ dễ hiểu nhất' mà tôi đã đúc kết được sau vô số lần thử sai. 2. **"Vấn đề hiểu lý thuyết nhưng không ứng dụng được"** → Giải quyết bằng [Vòng loại dữ liệu]. Tại sao danh thiếp của tôi lại có tới 10 đường viền, tại sao thứ tự các đỉnh lại bị xáo trộn... Tôi sẽ công khai toàn bộ bí quyết debug để lọc và sắp xếp những 'dữ liệu rác' mà bạn chắc chắn sẽ gặp phải trong thực tế. Logic chọn lọc tinh hoa này sẽ nâng tầm dự án của bạn lên một đẳng cấp mới. 3. **"Vấn đề kết quả đầu ra nhàm chán"** → Kết thúc bằng [Ghép hình tương tác]. Đây không phải là bài giảng chỉ dừng lại ở việc nhìn những đường viền đen trắng. Khoảnh khắc bạn đưa tấm danh thiếp mình tạo ra vào đúng 'khung hình danh vọng' mà bạn tự tay nhấp chuột chọn, bạn sẽ trải nghiệm được **'phép màu điều khiển không gian'** chứ không đơn thuần là lập trình. "Computer Vision không phải là toán học, mà là quá trình sở hữu một đôi mắt mới để nhìn ngắm thế giới." Tôi muốn truyền tải đến các bạn khoảnh khắc 'A-ha!' đầy phấn khích mà tôi đã nhận ra trong quá trình làm việc thực tế. Giờ đây, bạn có thể gấp những cuốn sách lý thuyết phức tạp lại. Hãy cùng tôi dùng 'cây bút' mã nguồn để tự do vẽ nên những hình ảnh theo ý muốn!

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

Ngay cả những nhân viên văn phòng không biết gì về mã hóa cũng có thể dễ dàng học các khái niệm và ngữ pháp cơ bản của lập trình thông qua thực hành và học cách nhập/xuất tệp, xử lý dữ liệu Excel, tự động tạo tài liệu MS-word, vẽ biểu đồ, quét web, v.v.

Hiểu được cốt lõi của kinh doanh dữ liệu lớn và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách áp dụng vào chiến lược marketing trong thực tế công việc.

Thông qua bài giảng này, sinh viên được mong đợi có thể kiểm tra các tài liệu thực tế như các cuộc thi dữ liệu lớn và phần giới thiệu bản thân, đồng thời có thể chuẩn bị cho việc học tập và làm việc của mình.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.