Khóa học
Giao dịch Tài chính với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 317 đánh giá
Học cách triển khai chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng Python, kiểm thử ngược và đánh giá hiệu quả!
Tài chính ứng dụng
Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Học cách triển khai chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng Python, kiểm thử ngược và đánh giá hiệu quả!
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron và cách xây dựng mô hình học sâu bằng Keras 2.0 trong Python.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách xử lý, biến đổi và thao tác hình ảnh theo ý muốn.
Học máy
Khóa học
Bắt đầu hành trình học tăng cường của bạn! Tìm hiểu cách các agent có thể học giải quyết môi trường thông qua các tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm vững gradient boosting và xây dựng mô hình học máy tiên tiến bằng XGBoost để giải quyết bài toán phân loại và hồi quy.
Học máy
Khóa học
Xây dựng trợ lý hỗ trợ khách hàng từng bước với Agent Development Kit (ADK) của Google.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về học không giám sát qua các kỹ thuật như phân cụm phân cấp và k-means bằng thư viện SciPy.
Học máy
Khóa học
Khám phá thế giới của học máy và tìm hiểu cách thiết kế, huấn luyện, triển khai các mô hình end-to-end.
Học máy
Khóa học
Nắm vững kiến thức cơ bản về model validation, kỹ thuật validation và bắt đầu xây dựng các mô hình hiệu quả, đã được xác thực.
Học máy
Khóa học
Thực hành kiểm thử A/B bằng Python để chạy và phân tích thử nghiệm. Làm chủ p-values, sanity checks và phân tích để định hướng quyết định kinh doanh.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khóa học này tập trung vào kỹ thuật xử lý đặc trưng và học máy cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
Xây dựng nền tảng mà bạn cần để tư duy theo hướng thống kê và nói ngôn ngữ của dữ liệu của bạn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách tạo các gói Python của riêng bạn để làm cho mã nguồn của bạn dễ sử dụng và chia sẻ với người khác.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Đánh giá rủi ro và lợi nhuận danh mục, xây dựng danh mục cổ phiếu theo vốn hóa thị trường và học cách dự báo, phòng ngừa rủi ro thị trường qua tạo kịch bản.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách chuẩn bị dữ liệu đơn xin tín dụng, áp dụng học máy và quy tắc kinh doanh để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo lợi nhuận.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nắm vững cách nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong Python với nhiều công cụ và nguồn khác nhau.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nắm vững xác suất cơ bản: biến ngẫu nhiên, giá trị trung bình và phương sai, phân phối xác suất, xác suất có điều kiện.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Phát triển kỹ năng pandas của bạn và trả lời các câu hỏi marketing bằng cách kết hợp, cắt lát, trực quan hóa và nhiều hơn nữa!
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Hiểu rõ khái niệm giảm chiều trong dữ liệu của bạn và thành thạo các kỹ thuật để thực hiện điều đó trong Python.
Học máy
Khóa học
Tìm hiểu kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ và cách tương tác với chúng trong khóa học này.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu về quản trị rủi ro, giá trị chịu rủi ro và hơn thế nữa qua cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 bằng Python.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách mô hình hóa và dự đoán giá trị dữ liệu cổ phiếu bằng mô hình tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron.
Học máy
Khóa học
Học cách thực hiện hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic với nhiều biến giải thích.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khóa học hướng dẫn cách tích hợp dữ liệu không gian vào quy trình Khoa học dữ liệu bằng Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Xây dựng đội AI phối hợp, tự động hóa quy trình và tạo nội dung với CrewAI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác trong Python bằng Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Nâng cao Polars với thao tác văn bản, thống kê trượt, nối DataFrame và phân tích nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Dùng Python và NumPy, học các khái niệm tài chính cơ bản nhất.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Khám phá luật kết hợp trong phân tích giỏ hàng bằng Python, dùng dữ liệu nhà sách và tạo gợi ý phim.
Học máy
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.