Bắt đầu Python với Jupyter Notebook

Thay vì chứa mọi thứ trong Bảng tính Google, Tôi chỉ thu thập những thứ tôi sử dụng khi xử lý trước dữ liệu trong lĩnh vực của mình.

Đây là khóa học [Phân tích dữ liệu, ngôn ngữ lập trình] dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu SQL. Đây là khóa học về ngữ pháp cơ bản SQL SELECT không cần cài đặt SQL.

Bạn có thể học cách xử lý khung dữ liệu (bảng) giống như câu lệnh SELECT của SQL bằng cách sử dụng Python.

Tôi đã tóm tắt câu lệnh SQL SELECT thiết yếu và cách sử dụng cơ bản của Google Trang tính mà tôi đã học được khi làm nhà phân tích cho một công ty dịch vụ.

Đây là khóa học ngữ pháp SQL SELECT cơ bản bắt đầu mà không cần cài đặt SQL.

Bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi mã MATLAB sang PYTHON bằng cách chỉ trích xuất cú pháp của PYTHON khớp với cú pháp của MATLAB.

Trong bài giảng này, ngữ pháp cơ bản và quan trọng nhất trong MATLAB được giải thích thông qua các ví dụ đơn giản. Chúng tôi đã giúp những người không chuyên về máy tính có thể học nhanh chóng.

Nội dung được biên soạn theo định hướng thực hành, trình bày từ cài đặt môi trường Python đến các khái niệm cơ bản về lập trình Python, thư viện và cách sử dụng ngôn ngữ, nhằm giúp cả người không chuyên cũng có thể dễ dàng nắm bắt và ứng dụng vào công việc.

Tự tạo danh mục dự án (portfolio) phân tích dữ liệu cá nhân bằng cách lập trình theo phong cách "vibe coding" với Gemini CLI hoàn toàn miễn phí. Thu thập dữ liệu, phân tích, lập báo cáo, tạo dashboard và tự động hóa công việc. Ngay cả khi bạn mới bắt đầu thu thập dữ liệu, chỉ cần nắm vững nguyên lý, cách viết prompt và cách sử dụng VSCode, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và tạo dashboard chuyên nghiệp như một chuyên gia phân tích dữ liệu thực thụ. Từ thu thập dữ liệu bằng Python đến lập báo cáo phân tích thông qua Gemini CLI và VSCode. Cách viết prompt và xử lý lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu luôn thành công.

Bắt đầu từ cơ sở số 0, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo trò chơi Python bằng thư viện Pygame.

Đây là khóa học giới thiệu về khoa học máy tính và lập trình của khoa kỹ thuật MIT.

Hành Trình Phát Triển Toàn Diện Từ Đầu Đến Cuối — Xây Dựng API Siêu Nhanh, Giao Diện Frontend Hiện Đại, Dự Án Thực Tế, Hệ Thống Xác Thực, Dashboard & Triển Khai Hoàn Chỉnh Sử Dụng FastAPI, React, và Kỹ Thuật Vibe Coding.

Cách thiết lập môi trường phát triển git, VS Code, Node.js, Python, Java trên Windows dễ dàng, không mất công sức, trong 2 giờ.

Từ những điều cơ bản về Numpy và Pandas đến tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và thu thập dữ liệu, tất cả đều ở cùng một nơi! Đây là khóa học Python giới thiệu về phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

Bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi mã MATLAB sang PYTHON bằng cách chỉ trích xuất cú pháp của PYTHON khớp với cú pháp của MATLAB.

Chúng tôi sử dụng lập trình đồng thời/song song trong Python để thu thập dữ liệu, tải dữ liệu vào MongoDB, phân tích và phát triển ứng dụng web trực quan hóa dữ liệu được thu thập bằng FastAPI, một khung web hiện đại. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu và hiểu về lập trình song song/đồng thời Python bằng cách sử dụng coroutine, đa luồng và đa xử lý cũng như cách sử dụng chúng để tăng hiệu suất trong Python. Chúng tôi giúp bạn áp dụng trực tiếp mã song song/đồng thời của Python vào thực hành. Thay vì chỉ phát triển, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai và vận hành một ứng dụng thực tế trên đám mây AWS.

Đây là bài giảng DFS cơ bản giải thích cách một nhà phát triển đang làm việc có bằng nghệ thuật tự do nghiên cứu để có được việc làm :) Chúng tôi đã giảm thiểu các bài giảng lý thuyết nhàm chán đến mức tối thiểu và chuẩn bị một bài giảng trong đó bạn học bằng cách tự giải quyết vấn đề! Nếu bạn tham gia bài giảng này, bạn sẽ có thể tự mình giải quyết các vấn đề DFS cấp bạc.

Giải quyết các vấn đề kiểm tra mã hóa bằng Python.

[Tóm tắt bài giảng: Từ Pixel đến Thực tiễn, Xây dựng Hệ thống Nhận diện Danh thiếp] * **Tiền xử lý (Pre-processing):** Học cách loại bỏ nhiễu và sử dụng Gaussian Blur cùng Canny Edge để trích xuất "khung xương" của danh thiếp. * **Biến đổi Hough (Hough Transform):** Trải qua quá trình "vòng loại" để chọn ra những "đường viền" thực sự từ hàng vạn điểm thông qua hệ thống bình chọn $(\rho, \theta)$. * **Suy luận hình học:** Giải các phương trình đường thẳng phức tạp bằng phương pháp thế và ma trận để xác định chính xác bốn đỉnh $(x, y)$ của danh thiếp. * **Sắp xếp và lọc dữ liệu:** Học kỹ thuật tinh chế dữ liệu bằng cách loại bỏ các đường trùng lặp và gắn nhãn cho các điểm tìm được theo thứ tự 'trên-trái, trên-phải, dưới-phải, dưới-trái'. * **Biến đổi ma thuật (Perspective):** Kết thúc ấn tượng với kỹ thuật thực tiễn giúp làm thẳng những hình ảnh bị nghiêng, hoặc ngược lại, ghép hình ảnh vào một khung hình mong muốn. 📢 "Bạn có thấy nhức đầu khi nhìn vào các công thức toán học không? Tôi cũng từng như vậy." Khi lần đầu đảm nhận dự án xử lý hình ảnh trong thực tế, điều khiến tôi khổ sở nhất chính là những công thức $\sin, \cos$ tràn ngập màn hình. Sách vở thì đầy rẫy công thức, nhưng lại chẳng có nơi nào trả lời cho câu hỏi thực tế: **"Tại sao mã nguồn của tôi lại không tìm thấy danh thiếp?"** Thông qua bài giảng này, tôi muốn giúp các bạn giải quyết ba vấn đề nan giải thường gặp: 1. **"Vấn đề toán học cảm thấy như ngôn ngữ ngoài hành tinh"** → Giải quyết bằng [Sức mạnh của sự ẩn dụ]. Thay vì chỉ học thuộc lòng phương trình đường thẳng, tôi sẽ giúp bạn hiểu thông qua hình ảnh **'tia laser bắn ra từ gốc tọa độ'** và **'trò chơi đổ bóng'**. Khi đã hiểu nguyên lý, mã nguồn sẽ tự khắc tuân theo. Tôi sẽ dịch các công thức sang 'ngôn ngữ dễ hiểu nhất' mà tôi đã đúc kết được sau vô số lần thử sai. 2. **"Vấn đề hiểu lý thuyết nhưng không ứng dụng được"** → Giải quyết bằng [Vòng loại dữ liệu]. Tại sao danh thiếp của tôi lại có tới 10 đường viền, tại sao thứ tự các đỉnh lại bị xáo trộn... Tôi sẽ công khai toàn bộ bí quyết debug để lọc và sắp xếp những 'dữ liệu rác' mà bạn chắc chắn sẽ gặp phải trong thực tế. Logic chọn lọc tinh hoa này sẽ nâng tầm dự án của bạn lên một đẳng cấp mới. 3. **"Vấn đề kết quả đầu ra nhàm chán"** → Kết thúc bằng [Ghép hình tương tác]. Đây không phải là bài giảng chỉ dừng lại ở việc nhìn những đường viền đen trắng. Khoảnh khắc bạn đưa tấm danh thiếp mình tạo ra vào đúng 'khung hình danh vọng' mà bạn tự tay nhấp chuột chọn, bạn sẽ trải nghiệm được **'phép màu điều khiển không gian'** chứ không đơn thuần là lập trình. "Computer Vision không phải là toán học, mà là quá trình sở hữu một đôi mắt mới để nhìn ngắm thế giới." Tôi muốn truyền tải đến các bạn khoảnh khắc 'A-ha!' đầy phấn khích mà tôi đã nhận ra trong quá trình làm việc thực tế. Giờ đây, bạn có thể gấp những cuốn sách lý thuyết phức tạp lại. Hãy cùng tôi dùng 'cây bút' mã nguồn để tự do vẽ nên những hình ảnh theo ý muốn!

Mỗi khi xây dựng các dự án phức tạp hoặc tạo gói triển khai, bạn có phải nhập thủ công vô số câu lệnh không? Hiện nay, hầu hết các dự án mã nguồn mở đều đang tạo các kịch bản tự động hóa bản dựng (build automation scripts) để giảm bớt công sức nhập lệnh đó. Bạn cũng cảm thấy phiền phức khi phải build thủ công sao? Vậy thì hãy nâng cao hiệu suất công việc bằng cách tự động hóa bản dựng thông qua bài giảng này nhé.

Trong bài giảng này, bạn sẽ học kiến ​​thức cơ bản về Raspberry Pi và Python, đồng thời thực hành tạo các dự án giám sát ô tô tự lái và giám sát nhà từ xa đơn giản nhưng cần thiết.

Trong khóa học này, bạn sẽ học lập trình hạt nhân và phát triển mô-đun PyTorch. Bạn có thể sử dụng những gì bạn học được để phát triển mô hình nhanh hơn.

"Tự động hóa công việc? “Tôi muốn làm, nhưng ai không làm vì không biết điều gì là tốt?” Bạn không cần phải dùng dao để giết gà. Tôi chỉ muốn cho bạn biết rằng 10 dòng mã đơn giản còn thiết thực hơn các trình thu thập thông tin phức tạp trên Internet.

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Tìm hiểu mã hóa Python. Bạn có thể học viết kịch bản thiết kế thông qua Rhino3d Grasshopper. Tìm hiểu mã hóa sáng tạo, bao gồm tư duy tính toán, tham số và thiết kế tổng quát.

Phát triển hiểu biết sâu sắc và trực giác về giải tích. Giải quyết các bài toán và triển khai thuật toán bằng tay và bằng Python.