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.

Phân tích văn bản tiếng Hàn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Python Trực quan hóa Word Cloud, phân tích hình thái học, mô hình hóa chủ đề, phân cụm, phân tích độ tương đồng, túi từ và TF-IDF để vector hóa dữ liệu văn bản, phân loại văn bản bằng máy học và học sâu, phương pháp sử dụng Hugging Face

Đây không phải là một khóa học 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 nắm vững 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 hiểu cách đạt được thông tin chi tiết (insight) thông qua phân tích dữ liệu. Nội dung được thiết kế để bạn có thể áp dụng những gì đã học từ dữ liệu giá cổ phiếu vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu chuỗi thời gian khác như nhu cầu, tồn kho, doanh số và lưu lượng truy cập.

Kaggle là loại nền tảng gì? Hàng năm, Kaggle khảo sát người dùng trên khắp thế giới. Khi bạn muốn học khoa học dữ liệu, có rất nhiều câu hỏi được đặt ra. Bây giờ bắt đầu có phải là quá muộn không? Bạn nên chọn ngôn ngữ nào giữa Python và R? Mức lương là bao nhiêu? Nhận câu trả lời cho câu hỏi của bạn thông qua phản hồi từ người dùng trên khắp thế giới! Bạn có thể thực hiện phân tích tần suất và trực quan hóa dữ liệu chỉ bằng một vài tính năng mạnh mẽ của Pandas.

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.

Có tin đồn rằng Ediya sẽ mở một cửa hàng gần Starbucks. Vị trí cửa hàng của Ediya và Starbucks khác nhau như thế nào? Liệu xu hướng biến động giá bất động sản từ năm 2013 – 2019 có được phản ánh vào giá bán căn hộ? Có những công viên nào trong khu phố của chúng tôi? Làm cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu trong cổng dữ liệu công cộng? Mục tiêu là xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau thông qua dữ liệu công cộng và làm quen với Python cũng như các thư viện phân tích dữ liệu khác nhau.

Hãy cùng bắt tay vào phân tích dữ liệu và học máy thông qua Kaggle, một nền tảng cạnh tranh về học máy và khoa học dữ liệu.