Nhập môn phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

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

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!

* 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.

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

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.

Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế với Cursor AI. Khóa học này là một khóa học thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng Python và Cursor AI để tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu vào tệp CSV, sau đó phân tích dư luận và cảm xúc, từ đó hoàn thiện một dự án trọn vẹn. Đây không phải là khóa học chỉ đơn giản yêu cầu bạn nhập lại mã nguồn. Nội dung được xây dựng để bạn có thể trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển thực tế, từ cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa cho đến xử lý lỗi. Trong quá trình học, bạn sẽ từng bước học từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, những kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, thu thập bình luận tin tức, lưu dữ liệu CSV, phân tích cảm xúc cho đến cách sửa lỗi phát sinh trong các dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể tự nhiên học được cách phát triển cùng AI, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng lực thực tiễn trong việc khai thác dữ liệu.

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

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.

Tự xây dựng portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với Google Antigravity CLI Harness Engineering và Vibe Coding, thực hiện thu thập dữ liệu, phân tích, lập báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc. Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng Antigravity, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và dashboard như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Antigravity IDE và CLI. Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không bao giờ thất bại.

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

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.

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

Chuẩn bị hoàn hảo cho môi trường Goorm – thử thách lớn nhất của kỳ thi thực hành Big Data – trên nền tảng thực hành do 알고런 cung cấp. Luyện tập lặp đi lặp lại các bài thi từng ra thuộc dạng 1, 2 và 3 theo đúng cách thức của môi trường thi thực tế, qua đó rèn luyện cảm giác làm bài trong phòng thi thay vì học thuộc mã lệnh. Đây là khóa học tập trung vào thực chiến, giúp bạn luyện tập để đôi tay có thể thao tác ngay cả trong môi trường khác với Colab và Jupyter.

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.

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.

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.

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.

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!