Tinh chỉnh LLM : Thực hành RunPod và Multi-GPU
danielyouk
Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.
Basic
LLM, RunPod, openAI API
Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán
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.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Phân tích thống kê dữ liệu tài chính
Trực quan hóa tương tác bằng Plotly
Lập trình hướng đối tượng Python
Phân tích chuỗi thời gian Pandas
Tăng tốc độ phân tích bằng xử lý song song dữ liệu
Quản lý gói Python bằng Anaconda
Tại sao bạn nên học Python vào thời điểm này 🤔
Bắt đầu phân tích dữ liệu Python từ đâu? 🤔
Tại sao nên học Python để phân tích tài chính ? ❓
Tại sao chúng ta cần lập trình hướng đối tượng ? ❓
Tại sao xử lý song song lại cần thiết ? ❓
Tại sao nên thiết lập môi trường phân tích Python trong Azure ? ❓
Nếu bạn không có kiến thức cơ bản về Python ❓ 🤔
...
Nếu bạn tò mò về những câu hỏi trên, hãy đọc phần giới thiệu bên dưới!
Thứ ba, tại sao lại nghiên cứu Python với dữ liệu tài chính?
Bạn có biết Wes McKinney , người tạo ra thư viện Pandas, thư viện thiết yếu cho việc phân tích dữ liệu trong Python, là một chuyên gia lượng tử làm việc trong lĩnh vực tài chính không? Dữ liệu chứng khoán là đối tượng phân tích lý tưởng để áp dụng các kỹ thuật phân tích và mô hình thống kê phức tạp và đa dạng.
Giao dịch theo cặp, sẽ được triển khai trong bài giảng này, xác định các cặp cổ phiếu có mô hình tương tự và sử dụng phương pháp thống kê và máy học để xác định các khoản đầu tư theo thuật toán.
Vì lý do này, việc học lập trình hướng đối tượng trong phân tích dữ liệu là một kỹ năng quan trọng để quản lý mã hiệu quả và cải thiện năng suất vượt ra ngoài việc triển khai chức năng đơn giản. Khi bạn đã quen với cú pháp hướng đối tượng, bạn có thể nhanh chóng hiểu đoạn mã như bên dưới chỉ trong vài giây. Khả năng diễn giải ngữ pháp hướng đối tượng là một phép thuật giống như đọc nhanh trong môn đọc .
Sử dụng Python
Trong phân tích dữ liệu
Dành cho những ai muốn bắt đầu
Bất kỳ ai muốn nâng cao kỹ năng Python của mình theo cách hướng đối tượng
Bất kỳ ai muốn triển khai giao dịch thuật toán trong Python
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Những ai muốn phân tích dữ liệu tài chính bằng Python một cách thống kê
Một nhà phân tích dữ liệu muốn viết script Python một cách gọn gàng bằng cách áp dụng hướng đối tượng.
Có ai đọc hiểu được lập trình cơ bản (ví dụ: vòng lặp for) như đọc hiểu tiếng Anh không?
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khả năng đọc hiểu lập trình cơ bản (ví dụ: câu lệnh lặp)
634
Học viên
66
Đánh giá
74
Trả lời
4.8
Xếp hạng
7
Các khóa học
LLM 기반 AI 기업에서 Pod Lead로 활동
서울대학교 기계항공 공학부 졸업
유럽 소재 대학원에서 기계항공공학 석사
독일 소재 공학 연구기관에서 박사 과정 연구 수행
유럽 대형 에너지 기업에서 Senior Data Scientist 경험
영국 소재 에너지 컨설팅 기업에서 Senior Consultant 활동
Databricks 기반 데이터 엔지니어링 프로젝트 수행
Kaggle 주식 거래 AI 대회 Top 3% 성과
AI Agent 개발팀장으로 현재 활동 중
Chương trình giảng dạy
Tất cả
52 bài giảng ∙ (6giờ 3phút)
Tài liệu khóa học:
Tài liệu bài giảng
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
24 đánh giá
5.0
24 đánh giá
airjunseo3517Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham giaXin chào. Tôi rất thích lớp học. Tôi cảm thấy như bạn đã chuẩn bị rất nhiều và tôi hài lòng với nội dung. Phần 2 là bài giảng mà tôi rất mong đợi. Để giải thích kiến thức nền tảng của mình, tôi biết cách sử dụng Java và Kotlin làm ngôn ngữ lập trình, nhưng đây là lần đầu tiên tôi sử dụng Python. Ngoài ra, mặc dù biết về hướng đối tượng nhưng tôi đã tham gia khóa học này với rất ít kiến thức về phân tích dữ liệu hoặc thống kê. Thành thật mà nói, tôi cảm thấy khó khăn vì nó là một khái niệm rất xa lạ với tôi và tôi nghĩ mình cần phải chơi nó thêm vài lần nữa để làm quen với nó. Tuy nhiên, tôi cảm thấy mình đã học được một bài giảng cực kỳ hữu ích nếu cảm nhận được chiều sâu xuyên suốt bài giảng và học đi học lại nhiều lần để loại bỏ nó. Trong trường hợp của tôi, có khá nhiều khái niệm (ví dụ: khái niệm Python, Jupyter Notebook, zscore, v.v.) mà tôi không biết trong các bài giảng, vì vậy tôi đã học chúng bằng cách tìm kiếm chúng một cách riêng biệt. Mình học theo code từng bài một, nhưng có một điều đáng thất vọng là code mình học đến bài trước hình như đầu bài sau có một số phần hơi khác nên có phần điều đó thật khó hiểu khi tôi làm theo và học hỏi. Tuy nhiên, lời giải thích rất hay và tài liệu được viết tốt nên dù không biết Python nhưng tôi vẫn có thể hiểu được bằng cách đọc từng dòng một. Ngoài ra, khi tôi gặp vấn đề và liên hệ với người hướng dẫn, tôi rất biết ơn vì anh ấy đã rất tốt bụng khi cho tôi biết, bao gồm cả việc giải quyết vấn đề thông qua Google Meet. Bản thân nội dung này hơi khó đối với tôi nhưng tôi nghĩ những người có kiến thức nhất định về Python hoặc phân tích dữ liệu sẽ hiểu nội dung đó nhanh hơn và tốt hơn nhiều. Tôi nghĩ nội dung thực sự tốt. Tôi nghĩ bạn đang làm những bài giảng ngày càng hay hơn và tôi cũng đang dự định tham gia phần thứ hai.
- danielyoukGiảng viên
Luca! Cảm ơn bạn đã đánh giá rất có giá trị của bạn. Khi gặp Luca tại Google Meet, tôi đã có thể cảm nhận được rằng anh ấy là một người vô cùng tài năng. Anh ấy đã sử dụng Java và Kotlin! Chúng tôi sẽ phản ánh những gì bạn đã nói và các lĩnh vực có mã hơi khác trong quá trình gia hạn khóa học. Đây là một bài đánh giá bài giảng có giá trị đã dạy tôi những lĩnh vực cần cải thiện. Vì tôi vẫn là người hướng dẫn mới nên tôi có rất nhiều ý tưởng, nhưng tôi vẫn chưa theo kịp tốc độ giảng dạy ý tưởng của mình :) Tôi sẽ cố gắng hết sức để đẩy nhanh quá trình soạn bài giảng mới và cập nhật các bài giảng hiện có. Hãy thử làm điều đó trong Phần 2 của bài giảng. Giấc mơ của Daniel
- snyouk3547
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
38% đã tham giaBài giảng chất lượng cao với rất nhiều sự chuẩn bị. Tôi thích nó vì nó có nội dung mới lạ mà tôi không thể tìm thấy ở bất kỳ nơi nào khác. Nó được giải thích từng bước nên tôi có thể làm theo mà không gặp khó khăn gì.
- danielyoukGiảng viên
sự va chạm! Cảm ơn Có vẻ như cuối cùng giảng viên cũng có được động lực để tiếp tục sáng tác bài giảng tiếp theo thông qua sự khuyến khích của sinh viên. Tôi nghĩ bạn cũng đã để lại nhận xét cho bài giảng trước của tôi. Cảm ơn bạn rất nhiều. Có vẻ như Impact đã là một người có tay nghề cao nên anh ấy có thể làm theo mà không gặp khó khăn gì. Trong khi chuẩn bị cho một bài giảng, nếu bạn cố gắng sắp xếp nó sát với thực tế thực tế nhất có thể, bạn thường gặp phải một tình huống khó xử chắc chắn sẽ làm tăng mức độ khó. Tuy nhiên, tôi nghĩ những người thích tác động có thể cần một bài giảng khó hơn. Mặc dù chúng tôi thừa nhận rằng các bài giảng rất khó nhưng chúng tôi đã nỗ lực rất nhiều để tạo ra chúng, vì vậy vui lòng đặt câu hỏi về bất kỳ phần nào bạn cảm thấy khó khăn trong suốt khóa học. Chiến đấu! Giấc mơ của Daniel
- byungukjeon5972
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
8% đã tham giaThật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi việc một cách bình tĩnh.
- danielyoukGiảng viên
Cảm ơn Nếu trong quá trình học có gặp khó khăn gì, vui lòng để lại câu hỏi bất cứ lúc nào trên bảng thông báo. Tôi khuyến khích bạn kiên trì.
- furri8322
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
6% đã tham giaĐây là một chủ đề khó nhưng sẽ rất hữu ích nếu bạn giải thích nó một cách bình tĩnh từ góc độ của người mới bắt đầu. Tôi định nghe đi nghe lại nó.
- danielyoukGiảng viên
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá tốt của bạn.
- mirrorlaw0346
Đánh giá 49
∙
Đánh giá trung bình 4.9
5
6% đã tham giaTôi thích nó rất nhiều
- danielyoukGiảng viên
Cảm ơn Tôi sẽ cố gắng hơn nữa để mang lại những bài giảng hay.
Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 6 ngày ngày
835.325 ₫
28%
1.163.488 ₫
Khóa học khác của danielyouk
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?f=avif&w=420)
