Chia Sẻ Khóa Học Python for Effect - Apache Airflow, Visualize & Analyze Data [Khóa 6183 A]
19 tháng 2 2025
/
No Comments
Xây dựng chuyên môn về Python, Big Data và Machine Learning với các ứng dụng thực tế và các giải pháp dễ mở rộng.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Thiết lập một môi trường đầy đủ chức năng, phù hợp để thành công ngay từ đầu.
- ✓ Tìm hiểu những kiến thức nền tảng về Python giúp bạn có khả năng viết các chương trình động, do người dùng điều khiển một cách dễ dàng.
- ✓ Xử lý các runtime exception một cách khéo léo, giúp chương trình của bạn mạnh mẽ và thân thiện với người dùng.
- ✓ Sử dụng các câu lệnh print và built-in debugger của Python để xác định và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả.
- ✓ Áp dụng phương pháp tiếp cận có hệ thống để theo dõi hành vi của chương trình, đảm bảo khả năng bảo trì và tính minh bạch.
- ✓ Định hình lại dữ liệu bằng các hàm Melt và Pivot để có định dạng tidy & wide.
- ✓ Quản lý dữ liệu multi-index và hierarchical cho các tập dữ liệu phức tạp.
- ✓ Tối ưu hóa hiệu suất với các hoạt động vectorized và internal evaluation engine của Pandas.
- ✓ Phân tích dữ liệu ngày tháng và resample để phân tích xu hướng.
- ✓ Phân tích các temporal pattern trong các lĩnh vực như tài chính, khí hậu.
- ✓ Tận dụng các hàm Eval và Query để tính toán nhanh hơn.
- ✓ Triển khai các hoạt động vectorized để xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn.
- ✓ Tạo mảng bằng các hàm như zeros, ones và random.
- ✓ Thành thạo slicing, indexing và Boolean filtering để xử lý dữ liệu chính xác.
- ✓ Broadcasting để tính toán nhanh hơn.
- ✓ Đơn giản hóa các phép tính trên các mảng có hình dạng khác nhau.
- ✓ Thực hiện các hoạt động element-wise hiệu quả.
- ✓ Matrix multiplication và eigenvalue computation.
- ✓ Các ứng dụng thực tế trong vật lý, tối ưu hóa và khoa học dữ liệu.
- ✓ Chuyển đổi các NumPy array thành Pandas DataFrames để phân tích dữ liệu có cấu trúc.
- ✓ Tận dụng sức mạnh số của NumPy cho các machine learning pipeline trong các thư viện như Scikit-learn.
- ✓ Line Plots: Thể hiện xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu liên tục.
- ✓ Các kỹ thuật tùy chỉnh: Add titles, labels, gridlines và legends để làm cho biểu đồ của bạn mang tính thông tin và hấp dẫn về mặt thị giác.
- ✓ Làm nổi bật các điểm dữ liệu chính: Sử dụng scatter points và annotations để nhấn mạnh những insight quan trọng
- ✓ Scatter Plots: Hình dung mối quan hệ giữa các biến bằng màu sắc và marker tùy chỉnh.
- ✓ Pair Plots: Khám phá mối tương quan và phân phối theo cặp trên nhiều chiều.
- ✓ Violin Plots: So sánh các phân phối dữ liệu giữa các danh mục một cách tinh tế và chính xác.
- ✓ Custom Themes & Styles: Áp dụng themes, palettes và annotations của Seaborn để tạo ra các visual đẹp mắt, chất lượng chuyên nghiệp.
- ✓ Chia các tập dữ liệu thành các tập con dựa trên các categorical variable.
- ✓ Sử dụng histograms và kernel density estimates (KDE) để khám phá sự phân phối và xu hướng.
- ✓ Tùy chỉnh grid layout để rõ ràng và có sức tác động hơn.
- ✓ Thiết lập và cấu hình một môi trường Spark từ đầu.
- ✓ Làm việc với Resilient Distributed Dataset (RDD) và DataFrame để xử lý dữ liệu hiệu quả.
- ✓ Xây dựng các data pipeline cho các tác vụ Extract, Transform, Load (ETL).
- ✓ Process real-time streaming data bằng Kafka.
- ✓ Tối ưu hóa Spark jobs cho việc sử dụng bộ nhớ, phân vùng và thực thi.
- ✓ Theo dõi và khắc phục sự cố hiệu suất của Spark với web UI.
- ✓ Cấu hình Jupyter Notebook để làm việc với PySpark.
- ✓ Tạo và thao tác Spark DataFrames bên trong notebooks.
- ✓ Chạy các transformation, action và data query một cách tương tác.
- ✓ Xử lý lỗi và khắc phục sự cố hiệu quả trong môi trường Python.
- ✓ Chọn, lọc và sắp xếp dữ liệu bằng Spark DataFrames.
- ✓ Add các computed column và thực hiện tổng hợp.
- ✓ Nhóm và tóm tắt dữ liệu một cách dễ dàng.
- ✓ Import và export data vào và ra khỏi tệp CSV một cách liền mạch.
- ✓ Thiết lập Airflow trên một Windows Subsystem for Linux (WSL).
- ✓ Xây dựng và quản lý các workflow ở cấp độ sản xuất bằng Docker container.
- ✓ Tích hợp Airflow với Jupyter Notebooks cho exploratory-to-production transition.
- ✓ Thiết kế các data pipeline tự động, có khả năng mở rộng với các thông lệ tốt nhất của ngành.
- ✓ Prototype và visualize các data workflow trong Jupyter.
- ✓ Tự động hóa các pipeline cho machine learning, ETL và real-time processing.
- ✓ Tận dụng các kỹ năng phát triển đa nền tảng để thành công trong nhiều môi trường kỹ thuật khác nhau.
- ✓ Kết nối Exploratory Programming và Production-Grade Automation.
- ✓ Kết hợp các công cụ Python cho các thách thức tài chính thực tế.
- ✓ Containerizing các ứng dụng cho Workflow Orchestration.
- ✓ Lợi ích của việc sử dụng Docker cho Reproducibility và Scalability.
- ✓ Tổ chức File và Thư mục cho Clean Workflow Design.
- ✓ Các Key Folder: Dags, Logs, Plugins và Notebooks.
- ✓ Isolating Project Dependencies với venv.
- ✓ Kích hoạt và quản lý các môi trường ảo.
- ✓ Avoiding Conflicts với Project-Specific Dependencies.
- ✓ Đảm bảo các Package cần thiết: Airflow, Pandas, Papermill và nhiều hơn nữa.
- ✓ Xác định các Multi-Service Environment trong một File duy nhất.
- ✓ Tổng quan về các Core Component và cấu hình của chúng.
- ✓ Vai trò của Airflow Web Server và Scheduler.
- ✓ Quản lý Metadata với PostgreSQL.
- ✓ Jupyter Notebook như một Interactive Development Playground.
- ✓ Xác minh Docker và Docker Compose Installations.
- ✓ Xử lý các sự cố cài đặt.
- ✓ Chỉ định các Thư viện Python trong requirements.txt.
- ✓ Quản lý Dependencies để đảm bảo tính nhất quán giữa các môi trường.
- ✓ Start Airflow lần đầu tiên.
- ✓ Thiết lập Database và Initial Configuration của Airflow.
- ✓ Thiết kế các ETL Pipeline cho Stock Market Analysis.
- ✓ Tận dụng Airflow để tự động hóa xử lý dữ liệu.
- ✓ Anatomy của một Directed Acyclic Graph (DAG).
- ✓ Cấu trúc các Workflow với Airflow Operators.
- ✓ Tái sử dụng Task-Level Settings để cấu hình DAG được đơn giản hóa.
- ✓ Xác định Retries, Email Alerts và Dependencies.
- ✓ Tạo các Workflow để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu.
- ✓ Thêm các Parameter tùy chỉnh cho Flexibility.
- ✓ Encapsulating Logic trong các Python Task Function.
- ✓ Reusability & Maintainability với Modular Design.
- ✓ Liên kết các Task với Upstream và Downstream Dependency.
- ✓ Enforcing Workflow Order và Preventing Errors.
- ✓ Sử dụng Papermill để Parameterize và Automate Notebooks.
- ✓ Xây dựng Modular, Reusable Notebook Workflow.
- ✓ Khám phá Dashboard và Monitoring Task Progress.
- ✓ Enabling, Triggering và Managing DAG.
- ✓ Xem Logs và Xác định các Bottleneck.
- ✓ Debugging Failed hoặc Skipped Tasks.
- ✓ Hiểu Log Outputs cho từng Task.
- ✓ Troubleshooting Notebook Execution Errors.
- ✓ Manually Starting Workflows từ Airflow Web UI.
- ✓ Tự động hóa DAG Run với Schedules.
- ✓ Tự động hóa Stock Market Analysis Workflow.
- ✓ Chuyển đổi Raw Data thành những Actionable Insight.
- ✓ Sử dụng airflow dags list import_errors cho Diagnostics.
- ✓ Giải quyết các vấn đề phổ biến với DAG Parsing.
- ✓ Thiết kế các Scalable Data Pipeline cho Market Analysis.
- ✓ Nâng cao Decision-Making với Automated Workflows.
- ✓ Kết hợp các Data Output thành các PDF Report chuyên nghiệp.
- ✓ Trực quan các số liệu tài chính quan trọng cho Stakeholder.
- ✓ Đơn giản hóa các bản cập nhật hàng ngày với Workflow Automation.
- ✓ Tùy chỉnh Insight cho các Investment Profile khác nhau.
- ✓ Tận dụng Python Operator của Airflow cho Task Generation.
- ✓ Tự động hóa Workflow dựa trên các Dynamic Input File.
- ✓ Chạy nhiều tác vụ cùng lúc để tiết kiệm thời gian.
- ✓ Cấu hình song song để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
- ✓ Generating Tasks Dynamically cho các Scalable Workflow.
- ✓ Processing Financial Data với các LSTM Model.
- ✓ Khai thác khả năng Parallelism của Airflow.
- ✓ Best Practice cho Dynamic Workflow Design.
- ✓ Di chuyển từ Sequential sang Parallel Task Execution.
- ✓ Giảm Execution Time với các Dynamic DAG Pattern.
- ✓ Thiết kế một DAG thích ứng động với Input Data.
- ✓ Mở rộng Pipeline của bạn để xử lý Data Volumes thực tế.
- ✓ Đảm bảo Logical Flow với các Upstream và Downstream Task.
- ✓ Mẹo gỡ lỗi cho Dynamic Workflow.
- ✓ Áp dụng các kỹ năng Airflow vào các Trường hợp Sử dụng Chuyên nghiệp.
- ✓ Xây dựng các Automation Pipeline có khả năng mở rộng và mạnh mẽ.
- ✓ Khám phá cách các Long Short-Term Memory (LSTM) model xử lý sequential data để dự báo chuỗi thời gian chính xác.
- ✓ Hiểu vai trò của các gate (input, forget và output) trong việc quản lý các long-term dependency.
- ✓ Tìm hiểu cách chuẩn hóa dữ liệu chuỗi thời gian để mô hình ổn định và cải thiện hiệu suất.
- ✓ Khám phá các kỹ thuật sequence generation để cấu trúc dữ liệu cho LSTM training và prediction.
- ✓ Xây dựng các LSTM layer để xử lý các sequential pattern và chắt lọc thông tin chi tiết.
- ✓ Tích hợp các dropout layer và dense output layer để có những dự đoán mạnh mẽ.
- ✓ Đào tạo mô hình LSTM với tối ưu hóa theo thời gian và batch processing.
- ✓ Phân loại dự đoán thành các actionable signal (Buy, Sell, Hold) bằng dynamic thresholds.
- ✓ Reserve validation data để đảm bảo model generalize hiệu quả.
- ✓ Quantify model confidence với normalized scoring để đưa ra quyết định rõ ràng.
- ✓ Biên dịch các dự đoán chuẩn hóa trở lại thang đo thực tế để áp dụng thực tế.
- ✓ Tạo các chiến lược dựa trên dữ liệu để phân tích thị trường chứng khoán và hơn thế nữa.
- ✓ Dynamically generate time series analysis tasks cho nhiều ticker hoặc dataset.
- ✓ Điều phối các dự đoán dựa trên LSTM trong DAG của Airflow để phân tích chuỗi thời gian tự động.
- ✓ Mở rộng workflow hiệu quả với parallel task execution của Airflow.
- ✓ Quản lý các dependency để đảm bảo thực hiện liền mạch từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến báo cáo.
- ✓ Tự động hóa quy trình dự báo cho hàng trăm tập dữ liệu chuỗi thời gian bằng LSTM.
- ✓ Tận dụng Airflow để sắp xếp các dự đoán phân tán, có thể mở rộng trên nhiều tài nguyên.
- ✓ Kết hợp các kỹ thuật học máy tiên tiến với pipeline design hiệu quả cho các ứng dụng thực tế.
- ✓ Chuẩn bị các pipeline cho môi trường sản xuất, cung cấp insight ở quy mô lớn.
Python for Effect là hướng dẫn toàn diện giúp bạn nắm vững các công cụ và kỹ thuật cần thiết để phát triển trong thế giới dữ liệu ngày nay. Cho dù bạn là người mới bắt đầu học Python hay là chuyên gia giàu kinh nghiệm muốn trau dồi chuyên môn, khóa học này được thiết kế để trao cho bạn sự tự tin và kiến thức để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
Các tính năng chính:
- ✓ Truy cập miễn phí vào sách điện tử nổi tiếng: Python for Effect: Master Data Visualization & Analysis .
- ✓ Các bài tập thực hành và project được thiết kế để phản ánh những thách thức trong thế giới thực.
- ✓ Hướng dẫn từng bước về cách xây dựng các workflow tự động, có khả năng mở rộng.
- ✓ Các kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu thô thành những insight hữu ích trong nhiều ngành như tài chính, công nghệ và phân tích.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Xây dựng một nền tảng vững chắc về lập trình Python, bao gồm biến, cấu trúc dữ liệu, luồng điều khiển và code có thể tái sử dụng.
- ✓ Tận dụng sức mạnh của các thư viện như Pandas và NumPy để clean, tổ chức và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
- ✓ Tạo các câu chuyện trực quan hấp dẫn với Matplotlib và Seaborn để truyền đạt thông tin hiệu quả.
- ✓ Xử lý và phân tích các tập dữ liệu quy mô lớn bằng Apache Spark, xây dựng các ETL pipeline và làm việc với real-time data streaming.
- ✓ Làm chủ automation và orchestration với Docker và Apache Airflow, đồng thời mở rộng các workflow cho dữ liệu tài chính và kinh doanh.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến, bao gồm time-series forecasting với các Long Short-Term Memory (LSTM) model.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ:
- ✓ Trở thành một Python developer và data analyst thành thạo, có khả năng phân tích, trực quan và tự động hóa workflow.
- ✓ Sử dụng thành thạo các công cụ như Pandas, NumPy, Matplotlib, Spark, Docker và Apache Airflow.
- ✓ Tạo ra các giải pháp có khả năng mở rộng cho các thách thức về dữ liệu lớn và cung cấp các insight có thể thực hiện được bằng các mô hình học máy.
- ✓ Có được sự tự tin để giải quyết các dự án phức tạp và thành công trong sự nghiệp chuyên môn của bạn.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Người mới bắt đầu muốn xây dựng một nền tảng lập trình Python vững chắc.
- ✓ Các Data analyst muốn nâng cao kỹ năng xử lý dữ liệu, trực quan hóa và học máy.
- ✓ Các Software developer quan tâm đến việc tự động hóa workflow và mở rộng các giải pháp dữ liệu.
- ✓ Các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính, công nghệ và phân tích cần đi đầu trong thế giới dữ liệu.
Hãy tham gia Python for Effect ngay hôm nay và khai phá tiềm năng dẫn đầu của bạn trong thế giới phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm đang phát triển nhanh chóng!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Sinh viên: Những cá nhân này là những người ham học hỏi, thường theo đuổi các bằng cấp về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan. Họ tìm kiếm các nguồn cung cấp nền tảng vững chắc về Python, giúp họ đạt được thành tích học tập xuất sắc và chuẩn bị cho sự nghiệp tương lai. Họ đánh giá cao nội dung đơn giản hóa các khái niệm phức tạp và cung cấp các bài tập thực hành để củng cố việc học.
- ✓ Giáo viên: Là giáo viên hoặc giáo sư, họ hướng đến việc tích hợp các kỹ năng Python thực tế vào chương trình giảng dạy của mình. Họ cần những cuốn sách cung cấp các bài học có cấu trúc, hấp dẫn và các nghiên cứu tình huống để minh họa các ứng dụng thực tế, giúp truyền đạt các khái niệm dễ dàng hơn cho học sinh.
- ✓ Các nhà nghiên cứu: Các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như khoa học xã hội, sinh học hoặc kinh tế rất muốn tận dụng Python để có được những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu. Họ coi trọng nội dung chứng minh cách Python có thể xử lý các tập dữ liệu lớn, thực hiện phân tích thống kê và trực quan hóa kết quả một cách hiệu quả.
- ✓ Chuyên gia kinh doanh: Những độc giả này bao gồm các nhà phân tích và quản lý muốn khai thác khả năng phân tích dữ liệu của Python để đưa ra quyết định. Họ muốn có ví dụ về cách Python có thể tối ưu hóa hoạt động, dự đoán xu hướng và đóng góp vào kế hoạch chiến lược.
- ✓ Các nhà khoa học: Các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực khác nhau sử dụng Python để mô hình hóa dữ liệu và tiến hành thí nghiệm. Họ được hưởng lợi từ các cuốn sách đào sâu vào điện toán khoa học và chứng minh sự tích hợp của Python với các công cụ khoa học khác.
- ✓ Các nhà phát triển Python mới bắt đầu tò mò về khoa học dữ liệu.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU