Phân tích dữ liệu bằng Orange 3

Với bài giảng đặc biệt này về các tóm tắt quan trọng để vượt qua bài kiểm tra thực hành kỹ thuật viên xử lý thông tin đã sửa đổi NCS, bạn có thể ôn tập một cách hiệu quả cho bài kiểm tra viết và bài kiểm tra viết CBT.

Với bài giảng đặc biệt này về các tóm tắt quan trọng để vượt qua bài kiểm tra viết dành cho kỹ sư xử lý thông tin đã sửa đổi NCS, bạn có thể ôn tập cho bài kiểm tra viết và bài kiểm tra viết CBT một cách hiệu quả.

Chúng tôi đã thiết lập nội dung để bạn có thể hiểu về ChatGPT và AI tạo văn bản, học cách ứng dụng hiệu quả chúng vào công việc thực tế, thực hành qua nhiều ví dụ đa dạng và có thể áp dụng được vào thực tế.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể học ngữ pháp cơ bản của ngôn ngữ C. Người hướng dẫn: Giáo sư Eunmi Jeong (Học viện Giáo dục Hội tụ SW của Đại học Quốc gia Andong)

Các khái niệm phức tạp được giải thích bằng những thuật ngữ dễ hiểu và bạn học từ những điều cơ bản về cách áp dụng chúng vào các dự án hợp tác.

Đây là khóa học lập trình web dành cho người mới bắt đầu. Nó được thiết kế để giúp bạn học ngữ pháp cơ bản và cách sử dụng HTML, CSS và JavaScript theo từng bước. Nó bao gồm các yếu tố chính của phát triển web, bao gồm cấu trúc và thiết kế trang web cũng như triển khai các chức năng tương tác.

Lớp học này nhằm mục đích hiểu các khái niệm IoT và phát triển các kỹ năng thực tế thông qua việc xây dựng và mã hóa phần cứng bằng Arduino và micro:bit.

Sử dụng lập trình khối Entry để phát triển tư duy tính toán và khả năng giải quyết vấn đề, đồng thời thông qua công cụ Entry AI để nắm vững các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và thực hành học máy đơn giản.

Thông qua bài giảng này, chúng tôi hy vọng rằng bạn sẽ có thể hiểu về trí tuệ nhân tạo, học lập trình App Inventor và tạo ứng dụng trên điện thoại thông minh bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

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.

Khóa học này giới thiệu nguyên lý cơ bản và ứng dụng thực tế của các công nghệ AI tạo sinh đa dạng như văn bản, hình ảnh, video, âm nhạc, v.v., đồng thời giúp phát triển khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

Tìm hiểu ngữ pháp cơ bản của Java và lập trình hướng đối tượng.

Tìm hiểu ngữ pháp cơ bản của ngôn ngữ Python, thực hành viết logic đơn giản bằng cách sử dụng nó và tìm hiểu các thư viện khác nhau.

Bạn có thể giải quyết mọi thứ, từ khái niệm metaverse cho đến việc sử dụng nó cùng một lúc. Nó sẽ giúp ích rất nhiều cho những người mới bắt đầu tham gia metaverse.

Từ xây dựng đến áp dụng mô hình phân tích với Orange! Hãy học tập một cách dễ dàng và nhanh chóng! Bạn có thể làm chủ các kỹ thuật cốt lõi của khoa học dữ liệu mà không cần lập trình!

"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.

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.

Phân tích dữ liệu và học máy mà bạn có thể làm mà không cần biết viết mã. Bất cứ ai từ học sinh tiểu học đến công chúng đều có thể học từng bước ngay từ đầu.

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

Bạn có muốn tạo ra lợi nhuận lớn ngay cả trong thị trường giá xuống không? Bạn quan tâm đến giao dịch tự động nhưng chưa thể bắt đầu vì rào cản về lập trình / thiết kế chiến lược giao dịch / API sàn giao dịch / triển khai máy chủ? Trong khóa học này, ngay cả những người lần đầu tiếp xúc với Python cũng sẽ được hướng dẫn cách sử dụng ChatGPT và Codex để cụ thể hóa các ý tưởng giao dịch thành chiến lược chi tiết, sau đó thực hiện backtest và triển khai mã nguồn giao dịch tự động thực tế. Chúng ta sẽ thực hành giao dịch hợp đồng tương lai Binance bằng Python và CCXT / chiến lược chỉ báo kỹ thuật / backtest chiến lược trung bình giá (martingale) / chiến lược Kimchi Premium dựa trên API Upbit. Sau đó, chúng ta sẽ áp dụng tính năng thông báo và an toàn đặt lệnh qua Telegram, quản lý bot đã hoàn thiện bằng GitHub và triển khai lên máy chủ Cloud. Thay vì giao phó toàn bộ quyết định đầu tư cho LLM, con người sẽ là bên quyết định chiến lược và tiêu chuẩn quản trị rủi ro, đồng thời sử dụng LLM như một trợ lý đắc lực trong việc thiết kế chiến lược / viết mã / khắc phục lỗi. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn không chỉ dừng lại ở việc chạy mã nguồn được cung cấp, mà còn có thể tự mình tạo ra / kiểm chứng / chỉnh sửa / và triển khai chiến lược của riêng mình!

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!

Hãy kết thúc việc phân tích dữ liệu mịt mờ bằng ‘Trực quan hóa khám phá’! Nâng cao đáng kể tốc độ phân tích thực tế mà không cần lập trình khó khăn.

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!

🚀 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 muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

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.

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

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