Phần giới thiệu dễ dàng nhất về phân tích dữ liệu dành cho người không chuyên ngành

Lập trình Python cho người không chuyên

Từ cơ bản Python đến phân tích dữ liệu thực tế! Học các kỹ năng Python thực tế để xử lý, trực quan hóa, phân tích dữ liệu và giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Khóa học này dành cho những người chỉ muốn học nhanh những kiến ​​thức cơ bản về Python.

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

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu khám phá thông qua dữ liệu công cộng, web scraping và nhiều phương thức khác!

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ trong thị trường giảm giá?" Tôi cũng đã trăn trở sâu sắc với câu hỏi tương tự. Phần lớn các logic giao dịch tự động trên thị trường dường như tạo ra lợi nhuận trong thị trường tăng giá, nhưng ngay khi sắc thái của thị trường thay đổi, chúng lại mất đi khả năng ứng phó. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp những bí quyết tự mình nghiên cứu trong 2 năm qua với các công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế một 'mô hình học sâu dựa trên Transformer' có khả năng đồng thời nắm bắt dòng chảy của kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai mô hình trong môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, bạn sẽ xây dựng một 'hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp không chỉ các chỉ báo đơn giản mà cả cung cầu của số dư bán khống. Bên cạnh đó, ‘cổng an toàn AI’ được tích hợp góc nhìn của một nhà giao dịch với 20 năm kinh nghiệm tại Phố Wall sẽ bổ sung sự xác tín cuối cùng ngay trước khi mua, dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người. Vượt xa chức năng đơn giản là mua và bán, bạn sẽ trực tiếp xây dựng toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức, bao gồm logic chốt lời·cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và cả báo cáo thời gian thực trên Slack.

Chúng tôi sử dụng lập trình đồng thời/song song trong Python để thu thập dữ liệu, tải dữ liệu vào MongoDB, phân tích và phát triển ứng dụng web trực quan hóa dữ liệu được thu thập bằng FastAPI, một khung web hiện đại. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu và hiểu về lập trình song song/đồng thời Python bằng cách sử dụng coroutine, đa luồng và đa xử lý cũng như cách sử dụng chúng để tăng hiệu suất trong Python. Chúng tôi giúp bạn áp dụng trực tiếp mã song song/đồng thời của Python vào thực hành. Thay vì chỉ phát triển, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai và vận hành một ứng dụng thực tế trên đám mây AWS.

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.

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.

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.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

AI code, kết quả tôi hưởng! Tối đa hóa năng lực lập trình thực chiến cho người nhập môn!

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.

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.

🚀 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.

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.

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.

"Hoàn thiện từ A đến Z về Deep Learning, từ cơ bản đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 41 bài giảng)“ Vượt xa mức độ gọi mô hình đơn thuần, bạn sẽ học cách xây dựng đường ống (pipeline) Deep Learning gọn gàng và hiệu quả bằng cách sử dụng PyTorch Lightning - xu hướng hiện nay trong ngành. Hãy trực tiếp triển khai tổng cộng 7 dự án từ dự báo giá cổ phiếu đến AI tạo sinh, hình ảnh y tế và phân tích âm thanh để trở thành một kỹ sư AI tự tin trước bất kỳ loại dữ liệu nào.

Đây là khóa học dành cho những người mới bắt đầu từng thắc mắc: “Là do mình kém hay do mình vẫn còn điều chưa học?” khi mới bắt đầu luyện thuật toán. Thông qua những bài tập dễ, bạn sẽ được làm quen với xử lý dữ liệu đầu vào, chuỗi ký tự, cấu trúc dữ liệu, các khái niệm toán học cơ bản và được hướng dẫn cách tiếp cận vấn đề ngay từ những bước đầu tiên.

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.