[Tập] Excel + Python (cơ bản)

Một giảng viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hiện đang làm việc tại một tập đoàn lớn, người đã vượt qua kỳ thi lý thuyết và thực hành Big Data Analyst cùng một lúc sẽ giúp bạn chuẩn bị bằng cách tóm tắt những điểm chính.

Bài giảng giải thích dễ nhất về trực quan hóa dữ liệu dựa trên R📊. (Gần như) sẽ chia sẻ tất cả với bạn😎. Cuối cùng, chúng ta sẽ phủ dữ liệu tiêm vắc-xin COVID-19 💉 lên bản đồ🗺️!

Các lớp R thân thiện được giảng dạy bởi các giảng viên chuyên nghiệp, những người dạy phân tích dữ liệu trong hơn 1.000 giờ mỗi năm! Chúng tôi sẽ đổi mới các bài giảng hiện có và thông báo cho bạn những xu hướng mới nhất.

Thông qua bài giảng này, học viên được kỳ vọng sẽ có thể nắm vững nền tảng Excel cơ bản. Những người đã hoàn thành khóa học Edupick Excel "Sơ cấp - Trung cấp" sẽ có thể thấu hiểu nội dung nhanh chóng hơn.

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

Chúng tôi mong muốn cung cấp các kỹ năng kinh doanh xuất sắc bằng cách sử dụng Excel (Excel) – công cụ cốt lõi trong ứng dụng kinh doanh – để nâng cao hiệu quả công việc và cho phép tạo ra các biểu mẫu khác biệt. Do đó, chúng tôi sẽ không chỉ dừng lại ở việc sử dụng Excel tập trung vào các công thức đơn thuần, mà còn học cách tạo ra các biểu mẫu cần thiết cho công việc một cách dễ dàng, chuyên nghiệp và hiệu quả.

Phân tích khách hàng, thị trường, mô hình doanh thu - giờ đây bạn không cần phải tự học nữa. Chỉ cần hỏi AI, phân tích và chiến lược cấp chuyên gia sẽ hoàn thành trong chớp mắt!

Chúng tôi sẽ chỉ ra những điểm cốt lõi cơ bản nhất khi sử dụng Excel như một công cụ kinh doanh. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các yếu tố khác nhau của Excel từ nguyên lý tính toán Excel, hàm, công thức, tổng hợp, đến việc sử dụng bộ lọc. Nội dung được cấu trúc theo cách thức tạo công thức, hiểu về hàm - trung tâm của công thức, và phương pháp sử dụng các tính năng tổng hợp và bộ lọc.

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.

Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Có thể tự động hóa Excel mà không cần tải dữ liệu công ty lên sao? Tiết lộ bí quyết sử dụng AI giúp duy trì bảo mật và cắt giảm thời gian làm việc!

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Những số liệu thống kê bạn học ở trường quá khó hiểu phải không? Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu những số liệu thống kê gây nhầm lẫn cho dù bạn có giải thích chúng bao nhiêu đi chăng nữa. Nếu bạn thực hiện thủ công từng bước thông qua Excel, bạn sẽ hiểu được những khái niệm thống kê mà trước đây bạn chưa hiểu! Một trải nghiệm tuyệt vời khiến những thống kê nhàm chán trở nên thú vị! Tôi sẽ tặng nó cho bạn như một món quà. :)

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến ​​thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

Hãy quên đi việc tự động hóa Hangul, điều mà cho đến nay vẫn còn khó khăn! Chỉ cần làm theo để hoàn thành chương trình tự động hóa.

Sử dụng Python, bạn có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu được phân tích dưới dạng biểu đồ, giúp bạn dễ dàng hiểu ngay lập tức.

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Khóa học này tập trung vào việc phát triển năng lực trực quan hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế, bằng cách sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu và plotly/Dash để xây dựng dashboard tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể cùng lúc nâng cao khả năng tạo tài liệu trực quan tập trung vào insight và triển khai dashboard trên nền web.

"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.

Python + xlwings Tự động hóa công việc - Tóm tắt khóa học 1. Phần cơ bản: Kiến thức nền tảng điều khiển Excel Xử lý ô / Áp dụng định dạng / Chèn hình ảnh & biểu đồ 2. Phần ứng dụng: Kịch bản tự động hóa Gửi email tự động / Tự động hóa tóm tắt báo cáo(LLM) / Phân loại hình ảnh để xử lý(Teachable Machine)

Bạn vẫn đang sử dụng Google Sheets một cách đơn giản như Excel sao? Nếu tận dụng tốt Google Sheets, bạn có thể giảm thiểu đáng kể thời gian dành cho việc thu thập dữ liệu bằng cách sao chép-dán, nhầm lẫn các tệp mới nhất hay sửa lỗi công thức. Dựa trên kết nối dữ liệu thời gian thực, hãy thử vận hành các báo cáo và bảng điều khiển luôn được cập nhật tự động.

Tiêu chuẩn sắp xếp dữ liệu phức tạp trong nháy mắt. Trực quan hóa thực hành dựa trên nhận thức được thiết kế bằng Excel và AI.

Học cách sử dụng công nghệ NoSQL để xử lý dữ liệu lớn (Big Data) — một trong những kỹ năng nền tảng của công nghệ full-stack và khoa học dữ liệu được áp dụng trong các startup hiện đại. MongoDB là công nghệ dễ học và có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn, đồng thời học cách thao tác và ứng dụng MongoDB bằng Python.