[Đổi mới] Bootcamp SQL và Cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

Đây là khóa học trang bị các kỹ năng cơ bản về toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python, dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu. Với tư cách là người lập kế hoạch và nhà phát triển E-commerce đang sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong thực tế công việc, chúng tôi đã tạo ra khóa học này để bạn có thể dễ dàng học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python và áp dụng ngay lập tức.

Dành cho những ai muốn tìm hiểu Khoa học dữ liệu, Dữ liệu lớn và Crawling, (1) Tóm tắt những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, (2) Qua lập trình Crawling thực tế, giúp bạn làm quen với Python và Crawling.

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh 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 và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

Khóa học này là phần Part3 trong chuỗi khóa học Full-stack, giúp bạn nắm vững công nghệ máy chủ và Docker mới nhất một cách vững chắc. Khóa học được thiết kế để bạn thực sự đưa Docker vào bộ kỹ năng của mình, bằng cách từng bước kiểm thử tỉ mỉ các tùy chọn đa dạng của Docker, làm quen các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu về Docker, và thậm chí xây dựng các dịch vụ phức tạp thực tế.

Đây là bài giảng Phần 1 của lộ trình tổng hợp nhanh gọn kiến thức cốt lõi Khoa học Máy tính (CS) thiết yếu để làm tốt phát triển và dữ liệu. Khóa học này cũng đã được dùng làm bài giảng nội bộ tại các doanh nghiệp hàng đầu trong nước suốt nhiều năm. Dựa 20 năm kinh nghiệm thực tế từ System SW đến phát triển web, ứng dụng và khoa học dữ liệu, khóa học này đã tổng hợp bài bản, chuẩn mực nhưng dễ hiểu các kiến thức cốt lõi cần để thành thạo phát triển và dữ liệu.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ web thực tế trong ngành, đây là khóa học chuỗi full-stack với mục tiêu phát triển các dịch vụ web và ứng dụng có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu. Là bước khởi đầu (phần 1-1) cho mục tiêu đó, khóa học sẽ giải thích chi tiết Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask và các công nghệ web cần thiết (HTTP, RestAPI, mẫu MVC, v.v.).

Nắm vững SQL trung và cao cấp, cùng nhau giải quyết 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tế ở mức độ chuyên nghiệp, và củng cố năng lực phân tích dữ liệu SQL vững chắc.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Deep Learning, đây là khóa học mới được biên soạn để bạn có thể từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao, và cả Transformer cốt lõi của GPT – những kiến thức cần thiết để hiểu Deep Learning.

Đây là khóa học giúp bạn có thể học FastAPI, một framework dễ sử dụng, hiệu năng cao, cho full-stack và backend mới nhất, từ các khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và cách sử dụng cơ sở dữ liệu không đồng bộ một cách dễ dàng và từng bước, với các tài liệu và dự án được trình bày rõ ràng.

Khóa học này là một khóa học có tính hoàn thiện cao, giúp bạn làm chủ Flutter từng bước, từ kiến thức cơ bản về lập trình Dart, các tính năng cơ bản và trung cấp của Flutter, thậm chí liên kết với Firebase (là backend), cho đến dự án thực tế!

Dựa trên kinh nghiệm thực tế phát triển dịch vụ web tại môi trường làm việc chuyên nghiệp, đây là loạt bài giảng full-stack nhằm mục tiêu giúp người mới bắt đầu phát triển dịch vụ web và ứng dụng ở cấp độ có thể thương mại hóa thực tế. Là bài giảng Part 2 trong loạt này, khóa học sẽ hệ thống hóa vững chắc toàn bộ kiến thức về HTML5, CSS3, Vanilla Javascript (Javascript) + ES6 mới nhất, có xét đến khả năng đáp ứng (responsive) và tương thích (compatibility) trong thế giới các công nghệ front-end đa dạng.

Hãy xây dựng cơ sở dữ liệu của riêng mình bằng cách chỉnh sửa và xử lý vô số dữ liệu được tạo thông qua các dịch vụ công cộng, đồng thời tìm hiểu về một thế giới ẩn khác bằng cách sử dụng SQL và hàng loạt tác vụ xảy ra trong quá trình này.

Khóa học này củng cố các nguyên tắc cơ bản của SQL thông qua các vấn đề khác nhau có thể gặp phải trong ngành CNTT thực tế. Bằng cách giải quyết các nhiệm vụ giải quyết vấn đề, bạn có thể thực hiện những bước đầu tiên để phân tích dữ liệu và củng cố các khả năng SQL có thể sử dụng trong cuộc sống thực!

Bỏ qua các lý thuyết và khái niệm phức tạp và viết câu lệnh SQL ngay để thực hành và làm theo!

Bài giảng cơ bản về SQL tại Infron của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết SQL cơ bản và cùng nhau giải quyết 10 vấn đề HackerRank.

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

Tận dụng tối đa hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ!

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

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.

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.

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

"Dữ liệu lớn + Phát triển toàn diện AI" - Quá trình xây dựng dữ liệu lớn đưa AI vào cuộc sống sẽ được tiến hành dưới dạng dự án thí điểm. Chúng tôi xác định các yêu cầu, định cấu hình nền tảng theo từng bước và thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu ô tô thông minh.

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.

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!

Tìm hiểu cách mô hình hóa dữ liệu trong môi trường cơ sở dữ liệu phân tán.

Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai bằng Neo4J: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới vượt qua tìm kiếm vector đơn thuần để tận dụng cả mối quan hệ dữ liệu Tối đa hóa hiệu suất RAG bằng sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Cuối cùng, khóa học xác suất và thống kê dành cho tất cả mọi người! Tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và thống kê từng bước thông qua lý thuyết và thực hành mã hóa.

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.

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.

Chúng tôi đã đề cập đến các khái niệm được xem xét khi di chuyển 20 tỷ mẩu dữ liệu được quản lý thông qua MongoDB hiện có sang MySQL.