Kể chuyện dựa trên dữ liệu

Sử dụng Python để học các kỹ thuật học máy, và nâng cao khả năng trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế cũng như phát triển mô hình dự đoán!

Hãy sử dụng Keras để hiểu các thuật toán mô hình cho machine learning và deep learning!

Hãy cùng tạo mô hình 3D đơn giản và thú vị với TinkerCAD!

Lập trình C++ hiện đại dựa trên các khái niệm hướng đối tượng cho chuyên ngành kỹ thuật máy tính

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

Cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo và đạo đức AI, ứng dụng vào chuyên ngành để tăng cường năng lực số AI!

Hãy thiết kế, triển khai và phát triển trong khi tìm hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ C++ và các khái niệm hướng đối tượng!

ChatGPT, hãy trở thành người sáng tạo bằng cách sử dụng AI tổng hợp!

Hãy quản lý dự án một cách hiệu quả và thông minh thông qua khoa học dữ liệu.

Hãy học các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python để có được khả năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Tìm hiểu về các khái niệm hướng đối tượng và cải thiện kỹ năng thiết kế chương trình cũng như giải quyết vấn đề của bạn thông qua lập trình Java!

Hãy phát triển năng lực thực무 hành chính dựa trên dữ liệu để giải quyết các vấn đề hành chính và chính sách một cách thực증 bằng cách phân tích dữ liệu công cộng với R và Python!

Hãy cùng phát triển kiến ​​thức lĩnh vực cơ bản về khoa học quần áo và kỹ năng của một chuyên gia thời trang thông qua hiểu biết về CAD dệt may dựa trên AI!

Hãy trải nghiệm việc phát triển các ứng dụng theo cách cộng tác trong môi trường phần mềm nguồn mở & shell Linux và xây dựng môi trường phát triển cần thiết cho việc mã hóa chương trình!

Hãy hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

Hãy cùng phát triển kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và phát triển các khả năng có thể áp dụng trong thực tế!

다양한 dữ liệu cấu trúc và thuật toán, hãy học và rèn luyện khả năng thực hành triển khai chúng thông qua lập trình!

Tìm hiểu các phương pháp xây dựng trang web cơ bản và học từ những điều cơ bản về phát triển web đến các kỹ năng ứng dụng thực tế thông qua các dự án thực tế được liên kết với API mở dữ liệu công khai!

Hãy cùng tìm hiểu và thử đánh giá chính sách thông qua R và R Studio!

Bạn có phải là tài năng kỹ thuật số quan tâm đến mã hóa và Internet of Things (IoT) không? Hãy bắt tay vào lập trình với MicroPython!

Khóa học này dành cho những người cần kết hợp phân tích dữ liệu, học máy, AI, v.v. vào công việc của mình nhưng chưa quen với lập trình Python. Bạn sẽ học một cách có hệ thống các hàm Python cốt lõi cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn.

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

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

Bài giảng này là bài giảng tiếp theo về Đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu vào cổ phiếu bằng Python Phần 1. Nếu phần 1 thiên về giới thiệu thì Phần 2 sẽ nói nhiều hơn về trải nghiệm tổng thể của việc thực hiện chiến lược thực tế và đầu tư định lượng phát triển Đây là một bài giảng trung tâm, chuyên sâu. Trong lớp này, chúng tôi tập trung vào các kỹ thuật Pandas nâng cao xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và cách triển khai các chiến lược dựa trên tín hiệu dựa trên chiến lược phân bổ tài sản tĩnh/động yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ tài sản ở các giai đoạn khác nhau. Hơn nữa, nó không dừng lại ở việc thực hiện chiến lược mà còn bao gồm một 'khuôn khổ mã' trực tiếp xác minh và kiểm tra lại các chiến lược đầu tư khác nhau với việc sửa đổi mã tối thiểu cũng như cách mở rộng và cải thiện nó để dẫn đến đầu tư thực tế. Tìm hiểu về những điều cần chú ý trong quá trình này. Ngoài các thành phần lập trình, các nội dung lý thuyết như hai loại khái niệm lợi nhuận (lợi nhuận đơn giản, lợi nhuận nhật ký) và các chỉ số đánh giá liên quan đến backtesting cũng được trình bày chuyên sâu về mặt toán học, mang lại kết quả tốt nhất không thể tìm thấy trong sách, blog đầu tư thương mại, YouTube, v.v. Bạn có thể trải nghiệm luồng đầu tư định lượng bằng Python.

Đây là khóa học lập trình Python Excel cơ bản được dạy thông qua hướng dẫn xlsxwriter. Bạn có thể phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ bằng Python và Excel.

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.

Tạo portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với lập trình phong cách GEMINI CLI không mất phí Thu thập dữ liệu, phân tích, báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, nếu học được nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thu thập dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, viết báo cáo và tạo dashboard như một nhà phân tích dữ liệu. Từ thu thập dữ liệu Python đến viết báo cáo phân tích với GEMINI CLI và VSCode Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không thất bại

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.

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.

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!

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.

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.

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 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.

Đây là khóa học dành cho những người mới bắt đầu học lập trình, từ các khái niệm cơ bản về Python, Numpy, Pandas, Plotly, Django, cho đến các phân tích dữ liệu đơn giản, cũng như những người muốn sử dụng Python đa dạng.

🚀 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.

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

Trong khóa học này, bạn sẽ được học các nội dung thực hành chuyên sâu về Excel: từ các chức năng cơ bản, công thức nâng cao, trực quan hóa dữ liệu đến tạo bảng điều khiển (dashboard). Tài liệu mẫu và tệp giải pháp được cung cấp giúp bạn tự học. Nắm vững kỹ năng phân tích dữ liệu có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế để tối đa hóa hiệu quả làm việc.

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