inflearn logo
inflearn logo

(Miễn phí) Nhập môn phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python(Tài chính/Quant)

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Hãy thử bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng cách sử dụng Python!

(4.7) 32 đánh giá

994 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Quant
Quant
Investment
Investment
Python
Python
Matplotlib
Matplotlib
Pandas
Pandas
Quant
Quant
Investment
Investment
Python
Python
Matplotlib
Matplotlib
Pandas
Pandas
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.7

5.0

이원준

32% đã tham gia

Thật tốt khi được ôn tập lại

5.0

최용원

32% đã tham gia

Điều đó đã giúp ích rất nhiều. Cảm ơn bạn.

5.0

jujufather

32% đã tham gia

Mặc dù là người mới bắt đầu nhưng thực sự rất dễ hiểu.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Cách xử lý dữ liệu giá cổ phiếu bằng cú pháp Python cơ bản

  • Ai muốn xử lý dữ liệu bằng Pandas

  • Người mới làm quen với phân tích dữ liệu chứng khoán

"Người mới bắt đầu tham gia khóa học này sẽ có thể vượt qua sự không chắc chắn của mình về phân tích dữ liệu chứng khoán."

Xin chào, tôi là Jin-gyu Lee, một nhà phát triển AI và nhà phân tích dữ liệu.

📖Chỉ hai năm trước, tôi không biết cách phân tích dữ liệu chứng khoán.

Tôi đã nghiên cứu một số cuốn sách với ý định tìm hiểu về đầu tư dựa trên dữ liệu, nhưng tôi cảm thấy khó chịu vì những giải thích dài dòng về các thuật ngữ khó hiểu trên thị trường chứng khoán.

Tôi đã nghiên cứu về phân tích dữ liệu chứng khoán và tự hỏi liệu có khóa học nào chỉ bao gồm những kiến thức cơ bản dành cho người mới bắt đầu không.

Sau khi nghiên cứu một phần về phân tích dữ liệu chứng khoán, tôi đã học được những điều thực sự cần thiết cho người mới bắt đầu.

Những người mới bắt đầu phân tích dữ liệu chứng khoán hiện đang nghiên cứu qua nhiều bài giảng và sách khác nhau, nhưng họ thường dành nhiều thời gian vật lộn với thuật ngữ chứng khoán khó và cú pháp mã hóa.

Tôi đã chuẩn bị một bài giảng giúp người mới bắt đầu tiết kiệm thời gian và tránh bị lạc lối như tôi đã từng .

Đối với những người lạc lối như tôi, tôi đã tạo ra bài giảng này bằng cách tham khảo 11 cuốn sách về phân tích dữ liệu giá cổ phiếu trên thị trường .

Tôi quyết định mở một khóa học chỉ chứa nội dung thiết yếu mà người mới bắt đầu cần.

Khóa học này sẽ giúp bạn nhanh chóng nắm bắt được những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu chứng khoán!

 📖 Người mới bắt đầu không cần phải mất hàng giờ vật lộn. Hãy tham gia khóa học này và nắm vững các khái niệm về phân tích dữ liệu chứng khoán.

📖 Khóa học này dành cho những người mới làm quen với phân tích dữ liệu chứng khoán và quan tâm đến nó.

📚 Bài giảng này cung cấp khuôn khổ cho sinh viên khoa học xã hội và những người không chuyên ngành để tránh bị lạc lối khi bắt đầu phân tích dữ liệu chứng khoán.

Bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu giá cổ phiếu!

Phân tích dữ liệu chứng khoán ! Bạn muốn thử nhưng không biết cách thực hiện?

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu đơn giản về những kiến thức cơ bản khi xử lý dữ liệu chứng khoán bằng Python và hướng dẫn bạn thực hành các bài tập trên Google Colab để áp dụng ngay những gì đã học.

Người mới bắt đầu quan tâm đến phân tích cổ phiếu dựa trên dữ liệu

Tôi quan tâm đến việc đầu tư chứng khoán dựa trên dữ liệu, nhưng tôi không biết Python.
Một người mới bắt đầu lo lắng vì anh ta không biết nhiều

Bất kỳ ai muốn bắt đầu đầu tư dựa trên dữ liệu bằng cách viết các tập lệnh Python

📖 Khóa học này nói về cách xử lý dữ liệu chứng khoán bằng Python.

Đây là khóa học giới thiệu về cách xử lý dữ liệu chứng khoán cơ bản dành cho người mới bắt đầu sử dụng Python (Giới thiệu về Đầu tư định lượng).

Bạn có thể học mọi thứ từ ngữ pháp Python cơ bản đến các phương pháp phân tích dữ liệu chứng khoán đơn giản!

Bạn có thể phát triển khả năng phân tích giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu bằng cách thực hiện các bài tập phân tích sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu thực tế!


Để phân tích dữ liệu giá cổ phiếu
Xây dựng sự tự tin của bạn!

Khi tham gia khóa học này, bạn sẽ hiểu được ngữ pháp cơ bản của Python và có thể thực hiện phân tích cơ bản bằng cách sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu.

Chúng tôi hy vọng bạn sẽ dần dần nắm được chương trình giảng dạy bao gồm lý thuyết và thực hành, đồng thời phát triển các kỹ năng cơ bản cần thiết để tham gia phân tích dữ liệu và đầu tư định lượng.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học 📢

  • Tài liệu học tập : Bạn có thể kiểm tra mã được sử dụng trong bài giảng trong ghi chú học tập.
  • Kiến thức tiên quyết : Ngữ pháp Python cơ bản
    *Tuy nhiên, vì khóa học cũng giải thích ngữ pháp Python cơ bản nên bạn có thể tham gia khóa học ngay cả khi chưa có kiến thức trước đó.

Giới thiệu Người chia sẻ kiến thức ✒️

Là một nhà khoa học dữ liệu, tôi có kinh nghiệm làm việc về phân tích dữ liệu và các dự án AI tại nhiều tổ chức công và công ty khác nhau.

Chúng tôi sẽ chia sẻ bí quyết và kinh nghiệm phân tích dữ liệu thực tế của mình để giúp bạn dễ dàng bắt đầu với Python và phân tích dữ liệu chứng khoán.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người nhập môn phân tích dữ liệu

  • Người muốn phân tích bằng dữ liệu, không theo trực giác.

  • Người mới muốn học Python cơ bản và cách xử lý dữ liệu giá cổ phiếu.

  • Người mới nhập môn đầu tư dựa trên dữ liệu

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Ngữ pháp cơ bản Python

Xin chào
Đây là HappyAI

4,707

Học viên

251

Đánh giá

51

Trả lời

4.6

Xếp hạng

11

Các khóa học

Lee JinKyu | Lee JinKyu

Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện HappyAI

👉Bạn có thể kiểm tra hồ sơ chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile

Xin chào.
Tôi là Lee JinKyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), Đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu, phát triển, đào tạo và các dự án thực tế.

Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác văn bản (text mining),
tôi đã và đang phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc đa dạng như
khảo sát, văn bản, đánh giá, báo chí, chính sách, dữ liệu học thuật, v.v.
Gần đây, tôi đang truyền tải phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực đa dạng như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.

 


🎒 Yêu cầu diễn thuyết và thuê ngoài (outsourcing)

Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)


📘 Tiểu sử (Tóm tắt)

  • 07/2024 ~ Hiện tại
    Doanh nghiệp chuyên về AI tạo sinh và Phân tích dữ liệu lớn Giám đốc HappyAI, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
    Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk

     

    Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    Nhà bình luận AI của Public News
    (Các vấn đề về định kiến AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    Nhà phát triển tại Stella Vision, công ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    Nghiên cứu viên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên · Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ đầu tư


🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)

  • Sử dụng AI tạo sinh và LLM

    • LLM cá nhân (Private LLM), RAG, Agent

    • Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA

  • Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI

    • Dữ liệu khảo sát · đánh giá · báo chí · chính sách · học thuật

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)

    • Phân tích chủ đề, phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa

  • Tự động hóa công việc bằng AI cho công cộng và doanh nghiệp

    • Tóm tắt · Phân loại · Phân tích văn bản

       


🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)

2025

  • Phát triển ứng dụng LLM/sLLM
    (Dựa trên Fine-tuning·RAG·Agent) – KT

2024

  • Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS

  • Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Quỹ Kỹ thuật số Seoul (Seoul Digital Foundation)

  • Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – LetUin Edu

  • Cơ bản về trí tuệ nhân tạo·Kỹ thuật prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc

  • LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn

  • Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul

  • Tạo chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn

2023

  • Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi

  • Bài giảng đặc biệt về khóa học chuyên gia Big Data – Đại học Dankook

  • Cơ bản về phân tích dữ liệu lớn – LetUin Edu


💻 Dự án (Tóm tắt)

  • Xây dựng chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)

  • Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)

  • Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan Chính phủ)

  • Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning và RLHF

  • Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, luật pháp, chính sách và giáo dục

  • Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí

→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Ấn phẩm (Chọn lọc)

  • Cải thiện phân loại định kiến về kiến thức thông thường bằng cách giảm thiểu ảnh hưởng của các thuật ngữ nhân khẩu học (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – Hội nghị quốc tế về Dữ liệu lớn và Tính toán thông minh (2023)

  • Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)

  • Nhiều nghiên cứu khai phá văn bản (text mining) dựa trên NLP
    (Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)


🔹 Khác

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python

  • Phân tích dữ liệu sử dụng LLM

  • Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent

Thêm
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

32 đánh giá

4.7

32 đánh giá

  • yjaeyeong838093님의 프로필 이미지
    yjaeyeong838093

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 4.3

    4

    32% đã tham gia

    • devhenry님의 프로필 이미지
      devhenry

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      32% đã tham gia

      • wjlee13066793님의 프로필 이미지
        wjlee13066793

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        32% đã tham gia

        Thật tốt khi được ôn tập lại

        • genius05274392님의 프로필 이미지
          genius05274392

          Đánh giá 3

          Đánh giá trung bình 4.0

          4

          32% đã tham gia

          • kangseokin1308님의 프로필 이미지
            kangseokin1308

            Đánh giá 2

            Đánh giá trung bình 4.5

            5

            32% đã tham gia

            Khóa học khác của HappyAI

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            Miễn phí