Python & xử lý dữ liệu dễ dàng bắt đầu cùng HeartCount

Chúng tôi đề cập đến các thuật toán học máy được sử dụng để xác định và dự đoán các mẫu trong dữ liệu, đặc biệt là phân tích hồi quy và cây quyết định. Hiểu phân tích hồi quy và cây quyết định là gì và chúng được sử dụng như thế nào.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến lần thứ mười bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến lần thứ 11 về cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ chín bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Excel hiệu quả trong công việc và cách tạo dữ liệu phù hợp để phân tích.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng GA4 hiệu quả trong công việc.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến lần thứ tám bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ bảy bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ sáu bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Thời gian bạn dành cho việc học dữ liệu hoặc các công cụ học tập giờ đây có thể được sử dụng để tìm thông tin bạn cần để thực hiện công việc của mình trong dữ liệu.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ năm bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Thời gian bạn dành cho việc học dữ liệu hoặc các công cụ học tập giờ đây có thể được sử dụng để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình trong dữ liệu.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ tư bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí, không mã hóa. Thời gian bạn dành cho việc học dữ liệu hoặc các công cụ học tập giờ đây có thể được sử dụng để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình trong dữ liệu.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ ba bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí, không mã hóa. Thời gian bạn dành cho việc học dữ liệu hoặc các công cụ học tập giờ đây có thể được sử dụng để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình trong dữ liệu.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ hai bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí, không mã hóa. Đừng dành quá nhiều thời gian để tìm hiểu dữ liệu hoặc công cụ học tập mà hãy dành thời gian đó để tìm kiếm thông tin bạn cần để thực hiện công việc của mình trong dữ liệu.

Đây là bản phát lại của hội thảo trực tuyến đầu tiên về cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí, không mã hóa. Đừng dành quá nhiều thời gian để tìm hiểu dữ liệu hoặc công cụ học tập; hãy sử dụng thời gian đó để tìm thông tin trong dữ liệu mà bạn cần để thực hiện công việc của mình.

Nó bao gồm kiến ​​thức về dữ liệu cần thiết để trở thành một tổ chức/cá nhân giỏi xử lý dữ liệu, cũng như các lý thuyết cơ bản về trực quan hóa dữ liệu. Dữ liệu "tốt" Xây dựng một nền tảng vững chắc để tận dụng.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Cách đọc thế giới bằng dữ liệu: Khám phá khoa học dữ liệu riêng của bạn! Khám phá sâu sắc và thực tế các công cụ và kỹ thuật cốt lõi của khoa học dữ liệu hiện đại. Đặc biệt, bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu và triển khai thuật toán bằng Anaconda, Numpy, Pandas và Scikit-learn, những yếu tố cần thiết của khoa học dữ liệu.

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.

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.

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.

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.

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

Nếu bạn muốn học Python 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.

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.

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

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

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

Tạo portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với lập trình Vibe GEMINI CLI bắt đầu 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 nắm 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

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

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.

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.

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

Hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu có thể nhanh chóng đạt được chứng chỉ thực hành phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn - Tập trung học tập chỉ những điểm trọng yếu thường xuất hiện trong kỳ thi, xoay quanh các đề thi cũ mà không cần kiến thức nền phức tạp.

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!