[Gia hạn] Phân tích dữ liệu Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quá trình tiền xử lý, pandas, trực quan hóa) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 1]

Dành cho những ai muốn tìm hiểu Khoa học dữ liệu, Dữ liệu lớn và Crawling, (1) Tóm tắt những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, (2) Qua lập trình Crawling thực tế, giúp bạn làm quen với Python và Crawling.

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh 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 và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

Khóa học này là phần Part3 trong chuỗi khóa học Full-stack, giúp bạn nắm vững công nghệ máy chủ và Docker mới nhất một cách vững chắc. Khóa học được thiết kế để bạn thực sự đưa Docker vào bộ kỹ năng của mình, bằng cách từng bước kiểm thử tỉ mỉ các tùy chọn đa dạng của Docker, làm quen các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu về Docker, và thậm chí xây dựng các dịch vụ phức tạp thực tế.

Đây là bài giảng Phần 1 của lộ trình tổng hợp nhanh gọn kiến thức cốt lõi Khoa học Máy tính (CS) thiết yếu để làm tốt phát triển và dữ liệu. Khóa học này cũng đã được dùng làm bài giảng nội bộ tại các doanh nghiệp hàng đầu trong nước suốt nhiều năm. Dựa 20 năm kinh nghiệm thực tế từ System SW đến phát triển web, ứng dụng và khoa học dữ liệu, khóa học này đã tổng hợp bài bản, chuẩn mực nhưng dễ hiểu các kiến thức cốt lõi cần để thành thạo phát triển và dữ liệu.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ web thực tế trong ngành, đây là khóa học chuỗi full-stack với mục tiêu phát triển các dịch vụ web và ứng dụng có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu. Là bước khởi đầu (phần 1-1) cho mục tiêu đó, khóa học sẽ giải thích chi tiết Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask và các công nghệ web cần thiết (HTTP, RestAPI, mẫu MVC, v.v.).

Nắm vững SQL trung và cao cấp, cùng nhau giải quyết 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tế ở mức độ chuyên nghiệp, và củng cố năng lực phân tích dữ liệu SQL vững chắc.

Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu qua lập trình, và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Deep Learning, đây là khóa học mới được biên soạn để bạn có thể từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao, và cả Transformer cốt lõi của GPT – những kiến thức cần thiết để hiểu Deep Learning.

Đây là khóa học giúp bạn có thể học FastAPI, một framework dễ sử dụng, hiệu năng cao, cho full-stack và backend mới nhất, từ các khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và cách sử dụng cơ sở dữ liệu không đồng bộ một cách dễ dàng và từng bước, với các tài liệu và dự án được trình bày rõ ràng.

Khóa học này là một khóa học có tính hoàn thiện cao, giúp bạn làm chủ Flutter từng bước, từ kiến thức cơ bản về lập trình Dart, các tính năng cơ bản và trung cấp của Flutter, thậm chí liên kết với Firebase (là backend), cho đến dự án thực tế!

Dựa trên kinh nghiệm thực tế phát triển dịch vụ web tại môi trường làm việc chuyên nghiệp, đây là loạt bài giảng full-stack nhằm mục tiêu giúp người mới bắt đầu phát triển dịch vụ web và ứng dụng ở cấp độ có thể thương mại hóa thực tế. Là bài giảng Part 2 trong loạt này, khóa học sẽ hệ thống hóa vững chắc toàn bộ kiến thức về HTML5, CSS3, Vanilla Javascript (Javascript) + ES6 mới nhất, có xét đến khả năng đáp ứng (responsive) và tương thích (compatibility) trong thế giới các công nghệ front-end đa dạng.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Tìm hiểu cách xử lý hiệu quả công việc của bạn bằng Python, ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Dự án kỷ niệm bàn thắng thứ 100 của Son Heung-min! Crawling thực tế và phân tích dữ liệu trên Transfermarkt

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

Bây giờ bạn có thể hiển thị đầu ra Python của mình dưới dạng trang web! Bạn có thể tạo trang web của riêng mình chỉ bằng Python. Đây là cơ hội để tạo Bảng điều khiển tương tác cho phép bạn kiểm tra các kết quả được tạo bằng Python, chẳng hạn như phân tích dữ liệu và học máy, trên một trang web!

Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu qua lập trình, và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

🚀 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 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.

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!

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.

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.

Cuối cùng, khóa học xác suất và thống kê dành cho tất cả mọi người! Tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và thống kê từng bước thông qua lý thuyết và thực hành mã hóa.

Những người đã học kiến ​​thức cơ bản về Python sẽ học cách sử dụng Python sau khi xem bài giảng này.

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

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.

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh 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 và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

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.

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.

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.