Giao Dịchアルゴリズム với Python và R Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

Bằng cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Khóa học trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các chuyên gia phân tích dữ liệu và chuyên viên kinh doanh có trình độ trung cấp mong muốn thực hiện dự báo chuỗi thời gian và tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu bằng R.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên lý của các kỹ thuật dự báo trong R.
• Áp dụng mô hình trơn tuột指数平滑和ARIMA模型进行时间序列分析。
• 利用“forecast”包生成准确的预测模型。
• 为商业和研究应用自动化预测工作流程。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Đối tượng

Business Các chủ sở hữu (quản lý marketing, quản lý sản phẩm, quản lý cơ sở khách hàng) và đội ngũ của họ; các chuyên gia phân tích thông tin khách hàng.

Tổng quan

Khóa học này theo dõi vòng đời của khách hàng từ việc thu hút khách hàng mới, quản lý khách hàng hiện tại để tối đa hóa lợi nhuận, giữ chân khách hàng tốt và cuối cùng là hiểu lý do tại sao khách hàng rời bỏ chúng ta. Chúng tôi sẽ làm việc với dữ liệu thực tế (ẩn danh) từ nhiều ngành công nghiệp khác nhau bao gồm viễn thông, bảo hiểm, truyền thông và công nghệ cao.

Định dạng

Đào tạo trực tiếp bởi giảng viên trong suốt năm buổi học kéo dài nửa ngày, bao gồm các bài tập trên lớp cũng như bài tập về nhà. Khóa học có thể được cung cấp dưới hình thức lớp học truyền thống hoặc trực tuyến từ xa.

Đối tượng

• người quản lý
• nhà phát triển
• nhà khoa học
• sinh viên

Định dạng khóa học

dạy và thảo luận trực tuyến HOẶC các buổi hội thảo trực tiếp

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí dành cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R cũng thu hút những người theo dõi là các nhà thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính, những người thấy nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của nó là do việc sử dụng ngày càng tăng của khai thác dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như đặt giá quảng cáo, tìm kiếm thuốc mới nhanh hơn hoặc tinh chỉnh các mô hình tài chính. R có nhiều gói khác nhau để khai thác dữ liệu.

Khóa học này bao gồm thao tác các đối tượng trong R, bao gồm đọc dữ liệu, truy cập các gói R, viết các hàm R và tạo các đồ thị thông tin. Nó bao gồm phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các mô hình thống kê phổ biến. Khóa học hướng dẫn cách sử dụng phần mềm R (https://www.r-project.org) cả trên dòng lệnh và trong giao diện người dùng đồ họa (GUI).

Khóa học này là giới thiệu về việc áp dụng mạng nơron trong các vấn đề thực tế bằng phần mềm R-project.

Khóa học này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và thống kê đã có kỹ năng cơ bản về lập trình R và cần nâng cao kỹ năng lập trình R.

Mục đích là cung cấp một khóa học thực tế về lập trình R nâng cao cho những người tham gia quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp này trong công việc.

Các ví dụ cụ thể theo ngành nghề được sử dụng để làm cho khóa đào tạo phù hợp với đối tượng thính giả.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn phân tích các tập dữ liệu lớn bằng Stata.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các mô hình thống kê để dự đoán các biến và sự kiện quan trọng.
• Tạo các hình ảnh trực quan mô tả, bảng tóm tắt, tần suất và hơn thế nữa.
• Quản lý và cấu trúc các tập dữ liệu lớn, sẵn sàng cho phân tích dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia khoa học máy tính ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tận dụng Stata để phân tích thống kê và tích hợp nó với R.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng Stata hiệu quả để phân tích dữ liệu và mô hình hóa thống kê.
• So sánh các chức năng của Stata với SPSS và R.
• Tích hợp Stata với R để thực hiện tính toán thống kê liền mạch.
• Phát triển và tự động hóa quy trình làm việc bằng cách sử dụng Stata và R.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ dưới sự hướng dẫn của giảng viên này dành cho các chuyên gia phân tích dữ liệu muốn sử dụng Stata và R để phân tích dữ liệu lớn trong thống kê.

Kết thúc khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Tạo mô hình thống kê để dự đoán các biến và sự kiện quan tâm chính.
• Sinh ra các biểu đồ mô tả, bảng tóm tắt, tần suất và hơn thế nữa.
• Quản lý và cấu trúc cơ sở dữ liệu lớn để chuẩn bị cho phân tích dữ liệu.

Đối tượng

Định dạng khóa học

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Trong khóa học trực tiếp được hướng dẫn bởi giảng viên, người tham gia sẽ học cách thao tác và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ trong Tidyverse.

Tidyverse là bộ sưu tập các gói R đa năng cho việc làm sạch, xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Một số gói được bao gồm: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr và tibble.

• Người mới bắt đầu với ngôn ngữ R
• Người mới bắt đầu phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

• Phần giảng dạy, phần thảo luận, bài tập và thực hành nhiều

• Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo các trực quan hóa hấp dẫn
• Đưa ra những kết luận hữu ích từ các bộ dữ liệu mẫu khác nhau
• Lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu để trả lời các câu hỏi khám phá
• Chuyển đổi dữ liệu đã được xử lý thành biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ Histogram thông tin
• Nhập và lọc dữ liệu từ các nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm Excel, CSV và tệp SPSS