Bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Python với dữ liệu công cộng

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính hướng dẫn chính thức của Pandas.

Bạn có thể gọi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ dữ liệu công khai. Bạn có thể tìm hiểu cách thu thập thông tin giao dịch của tất cả hành lá được giao dịch trên thị trường bán buôn từ dữ liệu công khai và thực hiện tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Trong lớp này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp phân tích và xử lý các loại dữ liệu tài chính khác nhau bằng thư viện Pandas của Python, áp dụng những nguyên tắc này vào các tình huống bạn có thể gặp phải trong thực tế và cuối cùng là tìm hiểu về cách triển khai dựa trên kiểm tra ngược. trên dữ liệu sao kê (dựa trên cuốn sách 'Bạn có thể làm đầu tư định lượng' của Kang Hwan-guk). Kết quả là, bạn sẽ có thể thoát khỏi vai trò là một “nhà đầu tư thụ động”, người chỉ làm theo những gì người khác nói mà không cần xác minh hoặc có cơ sở về logic đầu tư và sẽ sử dụng Python và Pandas để triển khai nhiều yếu tố cần thiết cho việc thực hiện chiến lược. một nhà đầu tư năng động và tự định hướng, người có thể tự do trích xuất dữ liệu và phân tích nó một cách định lượng.

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.

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.

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

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.

Khóa học tìm hiểu và thực hành về Machine Learning, giúp thực hiện các phân tích và dự báo phức tạp một cách hiệu quả! Machine Learning vốn tưởng chừng như khó khăn và phức tạp, nhưng nếu đồng hành cùng khóa học <Python Machine Learning> của Maso Campus, bạn có thể nắm bắt các kiến thức cốt lõi một cách dễ dàng và thú vị.

Khóa học Python trung cấp được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu hơn về Python bằng cách bao gồm các chủ đề nâng cao như lập trình hàm, siêu lập trình, xử lý ngoại lệ và lập trình hướng đối tượng.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Tên khóa học: Codebook đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn Đây là khóa học luyện thi chứng chỉ theo hướng thực tiễn, dành cho các thí sinh chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn. Nhằm giảm bớt gánh nặng phải học lượng lớn kiến thức lý thuyết và những nội dung không thực sự cần thiết cho kỳ thi như ở các khóa học hiện có, khóa học được xây dựng bằng cách chọn lọc những khái niệm cốt lõi và đoạn mã cần thiết để giải quyết các bài thi thực tế. Khóa học gồm tổng cộng 23 bài, giúp học viên học từng bước từ kiến thức cơ bản về Python đến Dạng bài thực hành 1 (xử lý dữ liệu), Dạng bài thực hành 2 (machine learning) và Dạng bài thực hành 3 (phân tích thống kê). Không chỉ đơn thuần trình bày đoạn mã đã hoàn thiện, khóa học còn giải thích vai trò và lý do viết từng đoạn mã, đồng thời được thiết kế để học viên có thể trực tiếp thực hành theo và phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Nội dung chính của khóa học Kiến thức nền tảng cốt lõi về Python và pandas cần thiết cho kỳ thi Xử lý dữ liệu và hướng dẫn giải bài thực tế của Dạng bài thực hành 1 Tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình machine learning và nộp kết quả dự đoán của Dạng bài thực hành 2 Kiểm định thống kê và phân tích hồi quy của Dạng bài thực hành 3 Giải bài thực tế theo từng buổi học và ôn tập mã lệnh Cách sử dụng môi trường trải nghiệm thi và tổng ôn trước kỳ thi Tài liệu học tập được cung cấp Sách điện tử tổng hợp các khái niệm cốt lõi và mã lệnh hướng dẫn giải Các tệp thực hành Python để học bằng cách trực tiếp chạy thử Tài liệu đề bài và lời giải theo từng buổi học Tài liệu tổng ôn trước kỳ thi Mục tiêu cốt lõi của khóa học là giúp học viên không lãng phí thời gian vào những nội dung học tập không cần thiết, đồng thời có thể tự viết mã lệnh và giải quyết vấn đề tại phòng thi. Khóa học được xây dựng để cả những thí sinh còn yếu kiến thức cơ bản về Python cũng có thể học theo trình tự, giúp chuẩn bị đầy đủ từ việc học các đoạn mã cốt lõi đến giải các bài toán thực tế trong một khóa học duy nhất.

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

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.

Bây giờ bạn có thể hiển thị đầu ra Python của mình dưới dạng trang web! Bạn có thể tạo trang web của riêng mình chỉ bằng Python. Đây là cơ hội để tạo Bảng điều khiển tương tác cho phép bạn kiểm tra các kết quả được tạo bằng Python, chẳng hạn như phân tích dữ liệu và học máy, trên một trang web!

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

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!

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Hãy cùng củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

Đây là khóa học cơ bản về lập trình Excel bằng Python thông qua hướng dẫn sử dụng xlsxwriter. Bạn có thể sử dụng Python và Excel để phân tích dữ liệu và tự động hóa công việc.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.