Nhập môn phân tích dữ liệu

Hãy cùng nâng cao năng lực tìm kiếm mô hình ra quyết định hợp lý dựa trên tư duy toán học bằng cách thấu hiểu các yếu tố đa dạng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu, đồng thời giải quyết các vấn đề thực tiễn thông qua việc sử dụng ChatGPT và lập trình không cần mã hóa (no-code)!

Hãy cùng trau dồi năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

Hãy cùng tìm hiểu về các thuật toán chính của học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và khám phá trí tuệ nhân tạo!

Hãy cùng trang bị kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và nâng cao năng lực để có thể áp dụng vào thực tế!

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

Hãy cùng nâng cao năng lực thực thi hành chính dựa trên dữ liệu, có khả năng giải quyết các vấn đề hành chính và chính sách một cách thực tiễn bằng cách phân tích dữ liệu công cộng bằng R và Python!

Hãy cùng sử dụng Keras để tìm hiểu về các thuật toán mô hình trong Machine Learning và Deep Learning nhé!

Hãy cùng trở thành nhà sáng tạo bằng cách sử dụng ChatGPT và AI tạo sinh!

Hãy cùng học hỏi các cấu trúc dữ liệu và thuật toán đa dạng, đồng thời rèn luyện kỹ năng thực hành để hiện thực hóa chúng thông qua lập trình!

Lập trình Java dựa trên khái niệm hướng đối tượng dành cho sinh viên chuyên ngành Khoa học máy tính

Hãy cùng tìm hiểu cách triển khai Abyss dành cho những người không chuyên nhé!

Hãy cùng tìm hiểu cách tự động hóa công việc bằng Python nhé!

Hãy cùng học các khái niệm cơ bản và khái niệm hướng đối tượng của ngôn ngữ C++, từ đó tiến hành thiết kế, hiện thực và phát triển nhé!

Hãy cùng học HTML, CSS, Javascript, jQuery và tạo trang web nhé!

Hãy cùng luyện tập việc chuyển đổi các vấn đề trong đời sống thực tế và chuyên ngành thành các chương trình máy tính thực thụ, đồng thời thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Nâng cao khả năng tư duy logic, đồng thời bồi dưỡng năng lực có thể kết hợp chuyên môn của bản thân với công nghệ thông tin và truyền thông trong kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Hãy cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo cũng như đạo đức AI, đồng thời kết hợp với chuyên ngành của bản thân để nâng cao năng lực kỹ thuật số AI!

Hãy cùng học những nội dung cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python để trau dồi kỹ năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo nhé!

Đào tạo kỹ năng giao tiếp, lễ nghi và phép lịch sự cơ bản nhằm nuôi dưỡng những nhà lãnh đạo toàn cầu dẫn dắt kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ 4.

Lập trình Modern C++ dựa trên khái niệm hướng đối tượng dành cho sinh viên chuyên ngành Khoa học máy tính

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

Kaggle là loại nền tảng gì? Hàng năm, Kaggle khảo sát người dùng trên khắp thế giới. Khi bạn muốn học khoa học dữ liệu, có rất nhiều câu hỏi được đặt ra. Bây giờ bắt đầu có phải là quá muộn không? Bạn nên chọn ngôn ngữ nào giữa Python và R? Mức lương là bao nhiêu? Nhận câu trả lời cho câu hỏi của bạn thông qua phản hồi từ người dùng trên khắp thế giới! Bạn có thể thực hiện phân tích tần suất và trực quan hóa dữ liệu chỉ bằng một vài tính năng mạnh mẽ của Pandas.

Nếu bạn yêu cầu AI "hãy tạo mô hình bằng dữ liệu này", vài dòng đầu tiên trông có vẻ hợp lý, nhưng chỉ cần phức tạp hơn một chút, nó sẽ sử dụng sai cột, làm rò rỉ dữ liệu (leakage), và dù điểm số tăng lên nhưng mô hình thực tế lại tệ đi. Khóa học này không dạy bạn cách viết prompt tốt hơn. Thay vào đó, nó tập trung vào cách trực tiếp thiết kế một vòng lặp (harness) để Agent có thể hiểu dữ liệu, lập kế hoạch, viết mã, tự xác nhận kết quả và quay lại nếu sai sót. Sau khi thực hành thủ công một vòng lặp năm mảnh của DS-STAR, chúng ta sẽ lần lượt lắp ráp các thành phần: Data Profile Card, Hook, Skill Hierarchy, Independent Verifier và Ablation.

Chúng tôi sẽ giới thiệu các loại kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn và thư viện Python để phân tích, cũng như những kiến ​​thức cơ bản về kỹ thuật phân tích thống kê và kỹ thuật phân tích máy học.

Hãy cùng nâng cao năng lực vận dụng chương trình máy tính liên quan đến chuyên ngành của mình bằng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả đối với những người không chuyên về máy tính!

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.

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.

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm - trở ngại lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data Analysis (Bigbungki) - ngay trên nền tảng thực hành do Algorun cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các câu hỏi đã từng xuất hiện trong đề thi thực tế của các dạng bài tập 1, 2 và 3 theo cách thức giống hệt với môi trường thi thật, giúp bạn nắm bắt cảm giác phòng thi thay vì chỉ học thuộc lòng mã code. Đây là bài giảng tập trung vào thực hành, giúp rèn luyện để đôi tay có thể phản xạ tự nhiên trong môi trường khác biệt hoàn toàn với Colab hay Jupyter.

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!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.

Hãy cách mạng hóa việc đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp tạo ra một hệ thống tự động giao dịch AI thực tế nhắm vào 25 mã cổ phiếu hàng đầu trên Nasdaq. Chúng tôi mang đến cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết thông qua đầu tư mô phỏng bằng API của Korea Investment & Securities, sau đó có thể tiến hành tự động giao dịch chứng khoán bằng AI trên tài khoản thật. Ngay cả những người mới bắt đầu chơi chứng khoán cũng không gặp vấn đề gì. Chúng tôi sẽ giải thích dễ hiểu các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và hỗ trợ từ xa. Từ nay về sau, đầu tư là điều tất yếu trong suốt 60 năm cuộc đời của chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.

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

* 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.

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.

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

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 là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.