[Miễn phí] Kiến thức Python cơ bản nhất cần học trước khi học Python

Nếu bạn muốn học ngôn ngữ C thì hãy chú ý đến khóa học này!!! Hoàn toàn miễn phí~ Tôi thực sự khuyến khích sử dụng làm tài liệu học trước khi tham gia các môn học chính thức hoặc tự học cá nhân.

Chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung Python cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu, khung phân tích dữ liệu (gấu trúc) và quy trình phân tích dữ liệu.

Sách trình bày các phương pháp sử dụng cơ bản và xử lý dữ liệu trước cho người mới bắt đầu/không phải là nhà phát triển Python. Ngoài ra, sách còn cung cấp phương pháp xử lý dữ liệu trước bằng cách sử dụng trình thông dịch mã ChatGPT dưới dạng phụ lục.

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

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.

Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm cốt lõi của Python sau 60 phút! Thay vì ngữ pháp mù quáng, tôi tập trung vào lý do và khi nào.

Bắt đầu từ cơ sở số 0, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo trò chơi Python bằng thư viện Pygame.

Thời học sinh của chúng ta, tiếng 'tách tách' vang lên từ phòng máy tính… chính là trò dò mìn. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tái hiện lại kỷ niệm đó bằng Python. Dù là người mới bắt đầu, thậm chí là người lần đầu tiếp xúc với Python, chỉ cần theo từng dòng code thì không biết khi nào trò chơi dò mìn của riêng bạn đã hoàn thành rồi.

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.

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

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.

Bài giảng gồm các bài giảng đặc biệt của các giáo sư đến từ Đại học Quốc gia Canada. Nó chứa cả phần giới thiệu/cơ bản về lập trình Python, Cordu và Scratch cũng như cách sử dụng thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học nhận chứng chỉ toàn cầu của Code Sprint :)

Khóa học này cung cấp một giới thiệu hoàn chỉnh về lập trình với Python. Bạn sẽ bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất và dần dần phát triển để viết các script nâng cao hơn và giải quyết các thử thách lập trình thực tế. Với các giải thích từng bước, bài tập thực hành và dự án, khóa học này hoàn hảo cho bất kỳ ai muốn bắt đầu hành trình lập trình của mình hoặc củng cố nền tảng Python.

- Tôi là Research Engineer/AI PM đang điều hành một startup AI năm thứ 4. - Video này là bài giảng dành cho những người muốn bắt đầu học trí tuệ nhân tạo vào "hiện tại", "năm 2026". - Khi nhìn các bạn sinh viên, tôi thấy có rất nhiều bạn không biết phải bắt đầu học trí tuệ nhân tạo như thế nào. - Tôi hy vọng sau khi nghe bài giảng này, các bạn có thể bắt đầu học trí tuệ nhân tạo. - Xin lưu ý, bài giảng này không phải là "Ứng dụng AI vào công việc" hay "Bắt đầu kiếm tiền bằng GPT". - Đây là video về cách bắt đầu khi sinh viên, học viên cao học, hoặc các lập trình viên muốn học trí tuệ nhân tạo.

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

Viết được cả chương trình cần cho vận hành blog bằng Python, khóa học mang lại thu nhập bổ sung từ bán hàng và xây dựng thương hiệu.

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến 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.

Bạn có thể học một cách có hệ thống về tự động hóa giao dịch chứng khoán bằng cách sử dụng Python và Interactive Brokers API, API chiếm thị phần số 1 toàn cầu.

Bài giảng này bao gồm quá trình tự động hóa giao dịch thuật toán trong môi trường máy tính cục bộ và đám mây, đồng thời tập trung vào thực hành.

"Tự động hóa công việc? “Tôi muốn làm, nhưng ai không làm vì không biết điều gì là tốt?” Bạn không cần phải dùng dao để giết gà. Tôi chỉ muốn cho bạn biết rằng 10 dòng mã đơn giản còn thiết thực hơn các trình thu thập thông tin phức tạp trên Internet.