Kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn (Python)

Hãy sử dụng thư viện Folium và API Google Cloud được cung cấp theo mặc định trong Python. Bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu không gian dựa trên mã hóa mà không cần bất kỳ công cụ bổ sung nào.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với QGIS [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu về các phương pháp phân tích không gian bằng chương trình QGIS cơ bản sử dụng dữ liệu không gian.

Phân tích trong môi trường giống như Excel và tự động tạo mã Python. Bài giảng này cải thiện sự hiểu biết của bạn về phân tích dữ liệu bằng cách so sánh nó với Pandas và Seaborn.

Trong bài giảng [Học máy với AutoKeras], bạn có thể tìm hiểu AutoKeras, được phát triển từ thư viện Keras trước đây được sử dụng trong học máy và sử dụng trực tiếp nó thông qua các ví dụ.

Trong bài giảng trực quan hóa dữ liệu bắt đầu với Power BI [dành cho người mới bắt đầu], bạn có thể tìm hiểu cách chỉnh sửa dữ liệu bằng trình chỉnh sửa truy vấn, trực quan hóa dữ liệu bằng nhiều công cụ khác nhau cũng như kiểm tra và chia sẻ kết quả được phân tích.

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

Kỳ thi Phân tích dữ liệu lớn là chứng chỉ quốc gia được tổ chức 2 lần một năm. Chúng tôi cung cấp các bài giảng chi tiết từ cơ bản đến nội dung cốt lõi cho những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành. Độ khó của kỳ thi tăng lên theo từng vòng. Vì điều này, chúng tôi cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để tăng tỷ lệ đậu.

Chúng tôi sẽ giúp những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành phân tích dữ liệu lớn bằng R để chuẩn bị cho kỳ thi. Dựa trên các câu hỏi được đặt ra trong kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ chỉ chọn và thông báo cho bạn những phần thiết yếu. Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tiến một bước gần hơn đến việc vượt qua kỳ thi thực hành dành cho kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn. Chúng tôi đã xem xét các câu hỏi thi gần đây và tải lên các tập lệnh và dữ liệu liên quan. Ngoài ra hãy xem thông tin kỳ thi mới nhất của chúng tôi.

Khóa học nhập môn này được thiết kế là khóa học dễ nhất và thực tế nhất, phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu Python. Bạn sẽ học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Streamlit, Google Cloud Platform để triển khai, v.v. Ngoài ra, khóa học còn giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

Rất nhiều thí sinh muốn giải thử các đề thi đã từng xuất hiện. Tại sao lại như vậy? Bởi vì người ra đề thường tham khảo các câu hỏi từ các kỳ thi trước. Giải đề thi gần đây nhất chính là con đường tắt dẫn đến thành công.

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

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

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.

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.

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

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.

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!

Ngành sản xuất hóa chất và hóa chất tinh khiết là một ngành công nghiệp đòi hỏi quy trình phức tạp và tính an toàn cao. Khóa học này đề cập đến các chiến lược sử dụng AI để nâng cao năng suất, giảm chi phí và tăng cường an toàn. Bạn có thể học một cách có hệ thống các năng lực thực tiễn thông qua các trường hợp ứng dụng AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường thực tế như phân tích dữ liệu quy trình, dự đoán chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, ứng phó với quy định môi trường.

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.

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.

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn mới học Python và không biết mình có thể làm gì hoặc phải làm gì? Hãy tìm hiểu cách sử dụng thu thập dữ liệu web, tự động hóa, API, v.v. bằng cách sử dụng công nghệ web với Python.

Tự tạo danh mục dự án (portfolio) phân tích dữ liệu cá nhân bằng cách lập trình theo phong cách "vibe coding" với Gemini CLI hoàn toàn miễn phí. 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 VSCode, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và tạo dashboard chuyên nghiệp 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 Gemini CLI và VSCode. Cách viết prompt và xử lý lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu luôn thành công.

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.

Nâng cao kỹ năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và phát triển khả năng thiết kế các thuật toán để giải quyết vấn đề.