Inflearn - Nền tảng Nghề nghiệp Trọn đời

Đây là khóa học cụ thể và thực tiễn dành cho người mới bắt đầu với Google Analytics. Thông qua việc tiến hành phân tích dựa trên các kịch bản thay vì chỉ tìm hiểu những chức năng riêng lẻ, bạn có thể học được quy trình phân tích thực tế bằng GA4. Khóa học liên tục được cập nhật theo những thay đổi mới nhất của GA4!

Đây không phải là một bài giảng về đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Bạn sẽ được làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và học các kỹ thuật tiền xử lý văn bản đa dạng. Khóa học cũng đề cập đến các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian, phương pháp biểu diễn quy mô (scale) và một số kỹ thuật để giải mã dữ liệu giá cổ phiếu. Đây là khóa học giúp bạn tìm ra cách đạt được thông tin chi tiết (insight) thông qua phân tích dữ liệu. Nội dung học từ dữ liệu giá cổ phiếu được thiết kế để bạn có thể áp dụng vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu sử dụng chuỗi thời gian khác như nhu cầu, hàng tồn kho, doanh số và lưu lượng truy cập.

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.

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

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?

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung Python cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu, khung phân tích dữ liệu (gấu trúc) và quy trình phân tích dữ liệu.

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.

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

Từ cơ bản đến phân tích dữ liệu nâng cao! Dựa trên những gì bạn đã nghiên cứu, hãy tự mình phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu từ Đảo Jeju!

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Đây là một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.

Bằng cách triển khai các trường hợp phân tích dữ liệu thực tế khác nhau thông qua SQL, bạn có thể đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sử dụng SQL của mình.

Hãy học hỏi quy trình xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết, những năng lực cốt lõi cho phân tích dữ liệu!

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Phân tích dữ liệu dễ dàng và mạnh mẽ mọi lúc, mọi nơi! Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể thực hiện dễ dàng với Orange 3!

Bạn có muốn sử dụng Python để tạo ra một công cụ giúp bạn đầu tư không? Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ tạo một bảng điều khiển web tương tác để phân tích dữ liệu tài chính cho người dùng Python trình độ trung cấp và tìm hiểu về các chiến lược giao dịch theo cặp cho công việc định lượng chuyên sâu. Chúng tôi hy vọng rằng việc tạo công cụ phân tích hữu ích của riêng bạn sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu tài chính mạnh mẽ hơn và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Thực tế là việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng Python Pandas thay vì Excel! Tìm hiểu các chức năng cơ bản của thư viện Pandas và cách sử dụng nó trong thực tế thông qua phân tích dữ liệu tài chính.

Hãy dùng Python để tạo chỉ số riêng và phát triển công cụ phân tích chứng khoán thuận tiện!

Ngay cả những người không biết lập trình cũng có thể dễ dàng học cách thu thập và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng tính năng Power Query của Excel. Bạn sẽ học kỹ thuật cào dữ liệu (crawling) bằng Excel trong khi cùng thực hành dự án dưới đây.