Inflearn - Nền tảng Nghề nghiệp Trọn đời

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.

Tiến hành phân tích log ứng dụng theo định dạng dữ liệu của Google Analytics 4, Firebase. Nội dung bao gồm các kiến thức hữu ích khi sử dụng thực tế như mảng, hàm window, phễu, retention, Google Sheets, v.v.

Nó nhắm đến cả những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm lập trình hoặc những người có một số kiến ​​thức lý thuyết về Python. Dựa trên các dự án thực tế, mục đích chính của khóa học là phát triển niềm yêu thích và hứng thú với Python. Tôi hy vọng bạn có thêm ý tưởng và có nhiều niềm vui hơn với Python thông qua khóa học này.

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.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

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.

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

Inflearn có hơn 30,000 học viên tích lũy, khóa học SQL cơ bản của Datarian với kinh nghiệm giảng dạy online/offline phong phú. Học lý thuyết SQL cơ bản và cùng giải 10 bài tập SQL.

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.

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

Thông qua khóa học này, bạn có thể học được kiến thức 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 cả các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

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!

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

Đây là bài giảng giới thiệu/cơ bản về tiếp thị kỹ thuật số. Chúng tôi đề cập đến cách thiết kế tiếp thị kỹ thuật số dựa trên dữ liệu và các ví dụ thực tế khác nhau. Nó chứa đựng những câu chuyện về 14 năm kinh nghiệm tiếp thị của tôi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ các đại lý tiếp thị kỹ thuật số đến các nhà tiếp thị nội bộ tại các tập đoàn lớn và những điều tôi muốn kể cho bạn. Đề xuất cho những ai muốn hiểu tiếp thị kỹ thuật số nói chung.

Học hỏi insight từ ông Ha Yong-ho, CEO DataOven, nhà phân tích dữ liệu thế hệ đầu tiên với nhiều insight và thành công. Đây là video meetup dành cho người làm data, diễn ra ngày 18 tháng 7 năm 2024.

Khóa học này giới thiệu về Amplitude - công cụ đang được các công ty hàng đầu trong từng ngành công nghiệp sử dụng để phân tích dữ liệu hành vi người dùng. Nội dung bao gồm từ cách tạo tài khoản demo đến cách tạo và sử dụng các biểu đồ trong Amplitude.

Khi sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, tiền xử lý, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), chúng ta thường có xu hướng chỉ tập trung vào những chức năng hay dùng nhất. Có một bản Pandas Cheat Sheet đã tổng hợp lại tất cả những nội dung cốt lõi này. Đối với những ai cảm thấy mệt mỏi khi phải học Pandas qua những cuốn sách dày cộp, tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn về Python Pandas chỉ trong vỏn vẹn hai trang giấy. Hãy cùng tìm hiểu các chức năng chính của Pandas thông qua bản cheat sheet được cung cấp từ chính hướng dẫn chính thức của Pandas.

Hãy cùng tìm hiểu về Columnar Storage, một loại lưu trữ định hướng cột cho phép xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc một cách dễ dàng và cho phép định dạng bảng tự do, cũng như BigQuery, một cơ sở dữ liệu đa năng do GCP cung cấp.

Trong khóa học này, bạn sẽ được học các nội dung thực hành chuyên sâu về Excel: từ các chức năng cơ bản, công thức nâng cao, trực quan hóa dữ liệu đến tạo bảng điều khiển (dashboard). Tài liệu mẫu và tệp giải pháp được cung cấp giúp bạn tự học. Nắm vững kỹ năng phân tích dữ liệu có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế để tối đa hóa hiệu quả làm việc.

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.