[R] Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả các mã cổ phiếu KOSPI/KOSDAQ

Name: [R] Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả các mã cổ phiếu KOSPI/KOSDAQ
Price: 55000 KRW
Rating: 4.9 (8 reviews)

Học cách thu thập và quản lý tất cả các mã cổ phiếu đang niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua tự động hóa, chúng ta sẽ thu thập giá cổ phiếu mới mỗi ngày và xây dựng một Dashboard bằng Shiny để có thể nắm bắt xu hướng các mã cổ phiếu theo từng ngành nghề.

(4.9) 8 đánh giá

92 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

coco

Web Crawling

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

DT로

100% đã tham gia

Nó tuyệt vời như một bài tập thực hành.

5.0

hakjuknu

87% đã tham gia

Tốt!

5.0

조정태

100% đã tham gia

Tôi rất hài lòng với nội dung khóa học. Tôi sẽ tiếp tục xem xét nó để tôi có thể hiểu nó một cách đầy đủ. Cảm ơn

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Thu thập tất cả các mã cổ phiếu trên KOSPI/KOSDAQ
Quản lý dữ liệu mã cổ phiếu theo ngành hàng
Nắm bắt xu hướng cổ phiếu theo từng ngành nghề

🙆🏻‍♀ Tự động hóa việc thu thập và quản lý tất cả dữ liệu chứng khoán/quản lý mã cổ phiếu theo từng ngành 🙆🏻‍♂

KOSPI/KOSDAQ
Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả mã cổ phiếu

🗒 Giới thiệu khóa học

Bạn có muốn phân tích các mã cổ phiếu mà mình quan tâm hoặc tất cả các mã đang niêm yết trên KOSPI/KOSDAQ không?
Để thực hiện phân tích, bạn cần có dữ liệu.

Khóa học này hướng dẫn cách thu thập và quản lý tất cả các mã cổ phiếu đang niêm yết trên thị trường chứng khoán nước ta.
Trong bài giảng, do giới hạn thời gian nên chúng ta sẽ thu thập dữ liệu trong 3 năm gần nhất cho tất cả các mã, nhưng
nếu bạn thay đổi số 3 thành 10, bạn có thể dễ dàng thu thập dữ liệu của 10 năm.

Từ hôm nay, chúng ta không chỉ thu thập dữ liệu của 10 năm gần đây mà còn thu thập cả những dữ liệu mới phát sinh, tức là dữ liệu của ngày hôm sau.
Thông qua việc tự động hóa, chúng ta sẽ cập nhật các mã cổ phiếu hàng ngày bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch trong ngày vào khoảng 4 giờ chiều, khi thị trường chứng khoán kết thúc phiên giao dịch.

Tôi sẽ tạo một Bảng điều khiển Shiny (Shiny Dashboard) giống như địa chỉ dưới đây.

https://leegt.shinyapps.io/shiny/

(Nếu có quá nhiều người truy cập cùng lúc, kết nối có thể bị gián đoạn)

🌈 Lấy mã cổ phiếu

Tất cả các công ty (mã cổ phiếu) niêm yết trên thị trường chứng khoán đều có mã riêng biệt.
Địa chỉ thu thập dữ liệu (crawling) sẽ thay đổi tùy theo mã này.
Vì vậy, trước tiên chúng ta sẽ thu thập mã riêng của từng công ty.
Đồng thời, tiến hành tiền xử lý mã để có thể lấy dữ liệu từ Naver Finance.

🌈 Thu thập toàn bộ mã cổ phiếu

Sau khi thiết lập địa chỉ Naver Finance cho từng mã chứng khoán, chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu trong 3 năm gần nhất cho tất cả các mã.
Vì việc thu thập dữ liệu 3 năm mất khoảng 4 giờ, tôi nghĩ rằng việc thu thập dữ liệu 10 năm sẽ hoàn tất trong khoảng 12 giờ.

Sau khi thu thập dữ liệu chứng khoán hàng ngày theo từng mã, chúng ta sẽ tạo các thư mục riêng cho từng mã và lưu trữ vào bên trong đó.
Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ tiến hành xử lý ngoại lệ để dự phòng cho các trường hợp phát sinh lỗi.

🌈 Tự động hóa thu thập dữ liệu chứng khoán hàng ngày

Chúng ta không thể cào dữ liệu của 10 năm mỗi ngày như thế này được. Bởi vì việc đó rất kém hiệu quả.
Sau khi kết thúc phiên giao dịch hôm nay, chúng ta sẽ tiến hành tự động hóa bằng cách chỉ thu thập dữ liệu chứng khoán của ngày hôm nay rồi gộp vào dữ liệu đã lưu trữ trước đó.
Giờ đây, chúng ta có thể tự động cập nhật tất cả dữ liệu chứng khoán hàng ngày vào lúc 4 giờ chiều mỗi ngày.

🌈 Nắm bắt xu hướng cổ phiếu theo ngành và tạo Dashboard thông qua Shiny

Việc nắm bắt xu hướng theo từng ngành/chủ đề là rất quan trọng từ góc độ đầu tư chứng khoán trung và dài hạn.
Chúng ta sẽ thu thập mã cổ phiếu theo từng ngành, tải dữ liệu của các mã này để nắm bắt xu hướng và thực hiện trực quan hóa dữ liệu.

🌈 Tự động hóa toàn bộ quy trình

Mỗi ngày sau khi thị trường chứng khoán đóng cửa, toàn bộ quy trình từ thu thập thêm dữ liệu hàng ngày, quản lý mã cổ phiếu theo từng ngành cho đến trực quan hóa đều được tự động hóa.

✅ Hãy nhất định kiểm tra!

Bài giảng này là phần tiếp theo của <R로 하는 웹 크롤링 - 입문편>.
Bài giảng được tiến hành dựa trên giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ R và thu thập dữ liệu web (crawling).

Web Crawling với R - Phần nhập môn
Bạn có thể học các khái niệm về R và bắt đầu làm quen với Web Crawling.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Người biết sử dụng R ở mức cơ bản
Những người cần dữ liệu chứng khoán
Những người muốn tích lũy dữ liệu cơ bản để thực hiện đầu tư

Xin chào
Đây là coco

8,543

Học viên

528

Đánh giá

136

Trả lời

4.4

Xếp hạng

Các khóa học

Tôi là một người thất nghiệp vẫn đang tiếp tục học tập, sau khi tốt nghiệp cử nhân chuyên ngành Thống kê và nhận bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Công nghiệp (Trí tuệ nhân tạo).

Giải thưởng

ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 6: Phát triển thuật toán dự đoán người dùng rời bỏ trò chơi / Giải thưởng NCSOFT (2018)

ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 5 - Phát triển thuật toán dự đoán người nợ quá hạn khoản vay / Giải thưởng của Chủ tịch Hiệp hội Xúc tiến Công nghệ Thông tin và Truyền thông Hàn Quốc (2017)

ㆍ Cuộc thi Big Data Thời tiết 2016 / Giải thưởng của Viện trưởng Viện Thúc đẩy Công nghiệp Khí tượng (2016)

ㆍ Phát triển thuật toán dự đoán gian lận bảo hiểm tại Big Contest lần thứ 4 / Lọt vào vòng chung kết (2016)

ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 3: Phát triển thuật toán dự đoán trận đấu bóng chày / Giải thưởng của Bộ trưởng Bộ Khoa học, Công nghệ thông tin và Hoạch định tương lai (2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

Lĩnh vực nghiên cứu chính của tôi là khoa học dữ liệu, học tăng cường và học sâu.

Hiện tại tôi đang thực hiện việc thu thập dữ liệu (crawling) và khai phá văn bản (text mining) như một sở thích :)

Tôi đã phát triển một ứng dụng có tên là Marong, sử dụng kỹ thuật crawling để thu thập và hiển thị những bài viết phổ biến từ các cộng đồng trực tuyến, và

Tôi cũng từng thu thập danh sách các quán ăn ngon và blog trên toàn quốc để tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn :) (nhưng rồi cũng thất bại thảm hại..)

Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.

Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các nhà hàng và blog ẩm thực trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.

Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn và blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.

Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn cũng như các bài blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

23 bài giảng ∙ (3giờ 55phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. định hướng

1 bài giảng ∙ (1phút)

1. định hướng
01:47

Phần 2. Thu thập tất cả các cổ phiếu chứng khoán

7 bài giảng ∙ (54phút)

2. Nhận mã chứng khoán từ Sàn giao dịch Hàn Quốc
02:47
3. Tiền xử lý mã chứng khoán
10:57
4. Nhiệm vụ tiền xử lý mã mặt hàng 2
05:08
5. Thu thập thông tin chứng khoán Naver [Giới thiệu thu thập dữ liệu web]
11:03
6. Thu thập dữ liệu chứng khoán Naver 2 [Giới thiệu về thu thập thông tin trên web]
06:29
7. Thu thập thông tin tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán
11:34
8. Xử lý ngoại lệ thông qua câu lệnh thử lỗi
06:40

Phần 3. Tự động thu thập hàng tồn kho hàng ngày

4 bài giảng ∙ (38phút)

9. Tự động thu gom hàng tồn kho hàng ngày 1
07:55
10. Tự động hóa việc thu gom hàng tồn kho hàng ngày 2
09:18
11. Tự động thu gom hàng tồn kho hàng ngày 3
14:20
12. Trích xuất và so sánh các mục mong muốn
07:17

Phần 4. Xác định xu hướng chứng khoán theo ngành

6 bài giảng ∙ (1giờ 29phút)

Phần 5. Tạo bảng điều khiển thông qua Shiny

4 bài giảng ∙ (51phút)

Phần 6. Mã tài liệu bài giảng

1 bài giảng

Ngày đăng: 17/03/2020

Cập nhật lần cuối: 19/05/2025

Đánh giá

Tất cả

8 đánh giá

4.9

8 đánh giá

hakjuknu
Đánh giá 156
∙
Đánh giá trung bình 5.0
28/12/2021
5
87% đã tham gia
Tốt!
psangkuk6551
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
25/05/2020
5
100% đã tham gia
Nó tuyệt vời như một bài tập thực hành.
jtcho
Đánh giá 15
∙
Đánh giá trung bình 5.0
28/09/2021
5
100% đã tham gia
Tôi rất hài lòng với nội dung khóa học. Tôi sẽ tiếp tục xem xét nó để tôi có thể hiểu nó một cách đầy đủ. Cảm ơn
taehwanan1911
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
26/04/2021
5
100% đã tham gia
Đó là một bài giảng hữu ích.
jangdh1993 (탈퇴)
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
20/07/2021
5
100% đã tham gia
Cảm ơn

Khóa học khác của coco

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Xây dựng kiến thức cơ bản về lập trình R

coco

Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.

Nhập môn

Xây dựng kiến thức cơ bản về lập trình R

coco

Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo và tư vấn nghề nghiệp cho học sinh không chuyên/trung học

coco

Khóa học này dành cho học sinh không chuyên hoặc học sinh trung học lần đầu tiên học về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời cho bạn biết bạn cần nỗ lực gì để có được công việc liên quan.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo và tư vấn nghề nghiệp cho học sinh không chuyên/trung học

coco

Lập trình R mà ngay cả người không nói tiếng mẹ đẻ cũng có thể hiểu được

coco

Đây là bài giảng lập trình R cơ bản dành cho những bạn chưa biết đọc. Chỉ cần chơi theo hợp âm với tôi hai lần. Bạn sẽ tự nhiên được tái sinh thành một chiếc mũi tốt!

Nhập môn

Lập trình R mà ngay cả người không nói tiếng mẹ đẻ cũng có thể hiểu được

coco

Chinh phục nền tảng học máy một cách vững chắc

coco

Lý thuyết và thực tế rất khác nhau. Chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững các khái niệm cơ bản về Machine Learning, đồng thời giới thiệu các lý thuyết và khái niệm cốt lõi của những mô hình quan trọng nhất. Bên cạnh đó, thông qua việc xử lý các loại dữ liệu đa dạng, chúng tôi sẽ chia sẻ những kỹ thuật và bí quyết hữu ích trong thực tiễn.

Cơ bản

Machine Learning(ML)

Chinh phục nền tảng học máy một cách vững chắc

coco

Giáo trình lập trình Core R cho người mới bắt đầu

coco

Đây là sách giáo khoa PDF chứa cú pháp cơ bản của R, các hàm được sử dụng thường xuyên và các kỹ thuật từ trung cấp đến nâng cao hữu ích.

Nhập môn

R, Web Crawling

Giáo trình lập trình Core R cho người mới bắt đầu

coco

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến thức thống kê.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Statistics, R

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

[PyTorch] Học NLP dễ dàng và nhanh chóng

coco

Chúng tôi trình bày các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và nhiều tác vụ văn bản khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch

[PyTorch] Học NLP dễ dàng và nhanh chóng

coco

[PyTorch] Học GAN dễ dàng và nhanh chóng

coco

Hãy cùng tìm hiểu về GAN (Mạng đối kháng sinh thành) một cách dễ dàng và chính xác.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch

[PyTorch] Học GAN dễ dàng và nhanh chóng

coco

[PyTorch] Học sâu một cách dễ dàng và nhanh chóng

coco

Hãy cùng học cách sử dụng MLP, CNN và RNN, những thành phần cơ bản của Deep Learning một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch

[PyTorch] Học sâu một cách dễ dàng và nhanh chóng

coco

Học tăng cường học dễ dàng với R

coco

Bạn sẽ tìm hiểu về Q-learning và Deep Q-learning, đồng thời có thời gian triển khai học tăng cường trong R. Nó bao gồm toàn bộ nội dung học tập tăng cường ngoài mạng Q sâu đến học tự bắt chước và Chưng cất mạng ngẫu nhiên.

Trung cấp trở lên

Machine Learning(ML), R, Reinforcement Learning(RL)

Học tăng cường học dễ dàng với R

coco

Đang thử khoa học dữ liệu với R

coco

Đây là bài giảng về khoa học dữ liệu sử dụng R. Từ việc tải dữ liệu đến xây dựng mô hình và chiến lược thực hiện mô hình, bạn sẽ học từng bước.

Trung cấp trở lên

Đang thử khoa học dữ liệu với R

coco

Trung cấp lập trình R

coco

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Trung cấp trở lên

Trung cấp lập trình R

coco

Phân tích mạng trong R

coco

Tìm hiểu cách vẽ mạng bằng R. Thay vì tự vẽ mạng, trọng tâm là xây dựng dạng dữ liệu sẽ đi vào mạng và cách vẽ mạng đẹp mắt.

Trung cấp trở lên

R, Network

Phân tích mạng trong R

coco

Đồ án thực hành khai thác văn bản - Phân tích dữ liệu tin tức

coco

Bạn đã học các bài giảng về kiến thức lập trình cơ bản, thu thập thông tin và khai thác văn bản, nhưng bạn có cảm thấy bối rối khi thực sự thực hiện một dự án không? Đây là khóa học mà bạn sẽ làm việc với tôi trong một dự án từ đầu đến cuối.

Trung cấp trở lên

R, Big Data, Web Crawling

Đồ án thực hành khai thác văn bản - Phân tích dữ liệu tin tức

coco

Đồ án thực hành khai thác văn bản - Xếp hạng các nhà hàng gần nhà

coco

Đây là một dự án thực tế khai thác văn bản. Đây là bài giảng bao gồm mọi thứ, từ thu thập dữ liệu đến phân tích cảm xúc và trực quan hóa dữ liệu!!

Trung cấp trở lên

R, Big Data, Web Crawling

Đồ án thực hành khai thác văn bản - Xếp hạng các nhà hàng gần nhà

coco

Khái niệm về DataScience và AI (Phương pháp học tập)

coco

Đây là khóa học được thiết kế nhằm hỗ trợ những ai lần đầu tiếp cận và mong muốn tìm hiểu về DS/AI. Bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm và các lĩnh vực của DS/AI, cũng như cách thức và nơi bắt đầu để học hiệu quả.

Nhập môn

Khái niệm về DataScience và AI (Phương pháp học tập)

coco

Khai phá dữ liệu văn bản (Text Mining) bằng R (Từ từ khóa hàng đầu đến phân tích cảm xúc)

coco

Đây là khóa học hướng dẫn từng bước cách thực hiện trích xuất từ khóa hàng đầu (top keyword), tạo đám mây từ ngữ (wordcloud), phân tích cảm xúc (sentiment analysis) và mô hình hóa chủ đề (topic modeling) thông qua ngôn ngữ R.

Cơ bản

R, Web Crawling, Text Mining

Khai phá dữ liệu văn bản (Text Mining) bằng R (Từ từ khóa hàng đầu đến phân tích cảm xúc)

coco

Thu thập dữ liệu web với R - phiên bản thực tế

coco

Chúng tôi giúp bạn có thể bò tự do. Hầu hết các bài giảng được thực hiện thông qua mã hóa trực tiếp. Hãy theo dõi tôi từng dòng một khi tôi viết mã!

Cơ bản

R, Web Crawling

Thu thập dữ liệu web với R - phiên bản thực tế

coco

Thu thập dữ liệu web với R - Giới thiệu

coco

Xây dựng các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản. Chúng tôi sẽ giải thích từng dòng mã khi bạn tự viết.

Nhập môn

R, Web Crawling

Thu thập dữ liệu web với R - Giới thiệu

coco

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến thức thống kê.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Statistics, R

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

MỚI!! Phân tích / Trực quan hóa dữ liệu bằng R trong 12 giờ

shrcampus

Chúng ta thường nghe nhiều về tầm quan trọng của big data và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, không có nhiều nơi để người mới bắt đầu tiếp cận kiến thức liên quan. Khóa học này được làm mới vào năm 2022, dựa trên phương pháp giáo dục chuyên biệt được tích lũy trong nhiều năm bởi một tổ chức giáo dục chuyên về big data, và sẽ hướng dẫn bạn từ những điều cơ bản của phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ R đến trực quan hóa dữ liệu.

Nhập môn

R, ggplot2

MỚI!! Phân tích / Trực quan hóa dữ liệu bằng R trong 12 giờ

shrcampus

Bắt đầu thu thập dữ liệu bằng Excel không cần code. Từ WEB đến API của ChatGPT

davi

Ngay cả những người không biết lập trình cũng có thể dễ dàng học cách thu thập và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng tính năng Power Query của Excel. Bạn sẽ học kỹ thuật cào dữ liệu (crawling) bằng Excel trong khi cùng thực hành dự án dưới đây.

Nhập môn

Excel PowerQuery, Web Crawling, Web Scraping

Bắt đầu thu thập dữ liệu bằng Excel không cần code. Từ WEB đến API của ChatGPT

davi

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Cơ bản

Python, Web Crawling

Tự động hóa và thu thập dữ liệu web bằng Python để tiếp quản công việc của tôi (feat. Chứng khoán, dữ liệu bất động sản / Instagram)

DeepingSauce

Trung cấp lập trình R

coco

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Trung cấp trở lên

Trung cấp lập trình R

coco

Thu thập dữ liệu web với R - Giới thiệu

coco

Xây dựng các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản. Chúng tôi sẽ giải thích từng dòng mã khi bạn tự viết.

Nhập môn

R, Web Crawling

Thu thập dữ liệu web với R - Giới thiệu

coco

Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM 2 [Nâng cao] [Bước chân đầu tiên học phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]

ywjang23583

Đây là khóa học chuyên sâu giúp bạn trực tiếp thực hiện và giải thích các kỹ thuật thống kê thực tiễn như phân phối mẫu, kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và hồi quy logistic bằng ngôn ngữ R. Thông qua việc sử dụng các AI Tutor như ChatGPT và Gemini, bạn sẽ được học từ bước tạo mã code, giải thích kết quả phân tích cho đến viết báo cáo, từ đó nâng cao năng lực phân tích dữ liệu lên một tầm cao mới.

Trung cấp trở lên

R, linear-regression, statistical-test

Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM 2 [Nâng cao] [Bước chân đầu tiên học phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]

ywjang23583

Phân tích dữ liệu LLM - Từ trích xuất dữ liệu web đến hệ thống đề xuất

pdstudio

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

Cơ bản

LLM, LangChain, Web Crawling

Phân tích dữ liệu LLM - Từ trích xuất dữ liệu web đến hệ thống đề xuất

pdstudio

Python pyautogui, kiến thức cơ bản về thu thập thông tin beautifulsoup để tự động hóa tác vụ

kimfl

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

Cơ bản

Python, Web Crawling

Python pyautogui, kiến thức cơ bản về thu thập thông tin beautifulsoup để tự động hóa tác vụ

kimfl

Thu thập dữ liệu web bằng Python

admin0013

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.

Cơ bản

Python, Web Crawling, Selenium

Thu thập dữ liệu web bằng Python

admin0013

Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM [Nhập môn] [Bước đi đầu tiên trong phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]

ywjang23583

Phân tích dữ liệu phức tạp, bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu đúng không? Với những bí quyết thực chiến đã tích lũy được, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng R và AI Tutor một cách rõ ràng và dễ hiểu nhất.

Nhập môn

Statistics, R, AI

Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM [Nhập môn] [Bước đi đầu tiên trong phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]

ywjang23583

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Cơ bản

Python, ChatGPT, Web Crawling

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

Trọn bộ thực hành R dành cho Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn: Chuẩn bị hoàn hảo kết thúc trong 3 tuần

Masocampus

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn - một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ dàng để tự học - trong thời gian ngắn bằng cách sử dụng R, một công cụ phân tích dữ liệu dễ học!!

Cơ bản

Engineer Big Data Analysis, Big Data, R

Trọn bộ thực hành R dành cho Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn: Chuẩn bị hoàn hảo kết thúc trong 3 tuần

Masocampus

[R] Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả các mã cổ phiếu KOSPI/KOSDAQ

4.9

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

KOSPI/KOSDAQ Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả mã cổ phiếu

🗒 Giới thiệu khóa học

🌈 Lấy mã cổ phiếu

🌈 Thu thập toàn bộ mã cổ phiếu

🌈 Tự động hóa thu thập dữ liệu chứng khoán hàng ngày

🌈 Nắm bắt xu hướng cổ phiếu theo ngành và tạo Dashboard thông qua Shiny

🌈 Tự động hóa toàn bộ quy trình

✅ Hãy nhất định kiểm tra!

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là coco

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của coco

Khóa học tương tự

KOSPI/KOSDAQ
Thu thập và quản lý dữ liệu tất cả mã cổ phiếu

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là coco