Học phân tích dữ liệu bằng mã Python

Có tin đồn rằng Ediya thường mở cửa hàng gần Starbucks. Liệu vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks thực sự khác biệt như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 đến 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ hay không? Có những công viên nào ở khu phố của chúng ta? Làm thế nào để tận dụng dữ liệu trên Cổng dữ liệu công cộng một cách hiệu quả? Mục tiêu là làm quen với Python và các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau thông qua việc xử lý nhiều dạng dữ liệu công cộng.

Phân tích trong môi trường giống như Excel và tự động tạo mã Python. Bài giảng này cải thiện sự hiểu biết của bạn về phân tích dữ liệu bằng cách so sánh nó với Pandas và Seaborn.

Hãy cùng thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu khám phá thông qua dữ liệu công cộng, web scraping và nhiều phương thức khác!

Hãy cùng củng cố nền tảng sử dụng Python và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu nhé!

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

🚀 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.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Hãy cùng nâng cao năng lực vận dụng chương trình máy tính liên quan đến chuyên ngành của mình bằng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả đối với những người không chuyên về máy tính!

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

Cuối cùng khóa học Xác suất và Thống kê dành cho mọi người đã ra mắt! Hãy cùng từng bước tìm hiểu các nguyên lý của xác suất và thống kê thông qua lý thuyết và thực hành coding. Sách tham khảo "Xác suất và Thống kê cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18165

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!

Tự xây dựng portfolio phân tích dữ liệu của riêng bạn với Google Antigravity CLI Harness Engineering và Vibe Coding, thực hiện 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 Antigravity, bạn có thể thực hiện thu thập, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và dashboard 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 Antigravity IDE và CLI. Cách viết prompt và giải quyết lỗi để thu thập và phân tích dữ liệu không bao giờ thất bại.

: "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.

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Tên khóa học: Codebook đỗ kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn Đây là khóa học luyện thi chứng chỉ theo hướng thực tiễn, dành cho các thí sinh chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn. Nhằm giảm bớt gánh nặng phải học lượng lớn kiến thức lý thuyết và những nội dung không thực sự cần thiết cho kỳ thi như ở các khóa học hiện có, khóa học được xây dựng bằng cách chọn lọc những khái niệm cốt lõi và đoạn mã cần thiết để giải quyết các bài thi thực tế. Khóa học gồm tổng cộng 23 bài, giúp học viên học từng bước từ kiến thức cơ bản về Python đến Dạng bài thực hành 1 (xử lý dữ liệu), Dạng bài thực hành 2 (machine learning) và Dạng bài thực hành 3 (phân tích thống kê). Không chỉ đơn thuần trình bày đoạn mã đã hoàn thiện, khóa học còn giải thích vai trò và lý do viết từng đoạn mã, đồng thời được thiết kế để học viên có thể trực tiếp thực hành theo và phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Nội dung chính của khóa học Kiến thức nền tảng cốt lõi về Python và pandas cần thiết cho kỳ thi Xử lý dữ liệu và hướng dẫn giải bài thực tế của Dạng bài thực hành 1 Tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình machine learning và nộp kết quả dự đoán của Dạng bài thực hành 2 Kiểm định thống kê và phân tích hồi quy của Dạng bài thực hành 3 Giải bài thực tế theo từng buổi học và ôn tập mã lệnh Cách sử dụng môi trường trải nghiệm thi và tổng ôn trước kỳ thi Tài liệu học tập được cung cấp Sách điện tử tổng hợp các khái niệm cốt lõi và mã lệnh hướng dẫn giải Các tệp thực hành Python để học bằng cách trực tiếp chạy thử Tài liệu đề bài và lời giải theo từng buổi học Tài liệu tổng ôn trước kỳ thi Mục tiêu cốt lõi của khóa học là giúp học viên không lãng phí thời gian vào những nội dung học tập không cần thiết, đồng thời có thể tự viết mã lệnh và giải quyết vấn đề tại phòng thi. Khóa học được xây dựng để cả những thí sinh còn yếu kiến thức cơ bản về Python cũng có thể học theo trình tự, giúp chuẩn bị đầy đủ từ việc học các đoạn mã cốt lõi đến giải các bài toán thực tế trong một khóa học duy nhất.

Từ những người muốn bắt đầu lập trình đến những người không chuyên cần biết Python để tự động hóa công việc. Dù là lập trình hay tự động hóa, chúng tôi sẽ gõ từng dòng ngôn ngữ Python làm nền tảng, đến từng dấu hai chấm, rồi giải thích ngay. Khóa học bao quát từ kiến thức cơ bản đến hàm, ngoại lệ, tệp, CSV và JSON bằng Python 3.15 mới nhất cùng uv.

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

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.

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.

Hãy cùng xây dựng chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu với đầu tư định lượng (Quant) bằng Python và thực hiện đầu tư theo chiến lược đó. Bạn có thể triển khai nhiều chiến lược phân bổ tài sản khác nhau và cuối cùng là tự tạo ra chiến lược đầu tư cho riêng mình.