Data Science Tutorials

Managed Agents ของ Google ช่วยให้ปรับใช้เอเจนต์อัตโนมัติได้ด้วยการเรียก API เพียงครั้งเดียว เรียนรู้การสร้างเอเจนต์ที่วิเคราะห์ข้อมูล รัน Python และสร้างกราฟ

การแยกค่าสเกลาร์เอกฐาน (SVD) คือวิธีแยกเมทริกซ์ที่แตกเมทริกซ์ใด ๆ ออกเป็นสามองค์ประกอบที่ง่ายกว่า เพื่อเผยโครงสร้างพื้นฐานของมัน

คู่มือครบถ้วนเรื่องแนวปฏิบัติการเขียนโค้ด รวมหลักการ DRY/SOLID เครื่องมืออัตโนมัติ เวิร์กโฟลว์ Git และการใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ดด้วย AI อย่างรับผิดชอบ

เรียนรู้ว่า BigQuery คืออะไร ทำงานอย่างไร แตกต่างจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมอย่างไร และวิธีใช้คอนโซล BigQuery เพื่อคิวรีชุดข้อมูลสาธารณะที่ Google จัดให้

เชื่อมต่อ Xiaomi MiMo-V2.5-Pro เข้ากับ OpenCode ด้วย Olostep MCP และ MiMo Token Plan แล้วทดสอบจริงด้วยการสร้างเครื่องมือ CLI และเว็บแอป Reflex

ค้นพบวิธีสร้างกราฟิกตั้งแต่ง่ายไปจนถึงซับซ้อนด้วยโมดูล turtle ของ Python เรียนรู้คำสั่งสำคัญและสร้างโปรเจกต์เชิงโต้ตอบที่ทำให้ไอเดียมีชีวิต สำรวจเฟร็กทัล แอนิเมชัน และงานออกแบบสร้างสรรค์ พร้อมฝึกพื้นฐาน Python ให้เชี่ยวชาญ

เรียนรู้ตัวเลือกการแสดงข้อมูลเชิงภาพต่าง ๆ ของ Excel ที่ช่วยวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

เรียนรู้การใช้ n8n เพื่อสร้างเอเจนต์ AI สำหรับทำงานอัตโนมัติในการประมวลผลอีเมล และสร้างเอเจนต์ RAG (retrieval-augmented generation) สำหรับตอบคำถามจากเอกสาร

ค้นพบวิธีเขียนฟังก์ชัน Python ที่นำกลับมาใช้ซ้ำและมีประสิทธิภาพ เชี่ยวชาญพารามิเตอร์ คำสั่ง return และหัวข้อขั้นสูงอย่างฟังก์ชันแลมบ์ดา จัดโค้ดให้เป็นระเบียบยิ่งขึ้นด้วย main() และแนวปฏิบัติที่ดีอื่น ๆ

รัน Qwen3.6 27B บน RTX 3090 และเรียนรู้ว่า Multi-Token Prediction (MTP) กับ llama.cpp จะช่วยเร่งความเร็วการอนุมาน LLM แบบโลคัลได้เกือบ 2 เท่าโดยไม่ต้องอัปเกรด GPU

สร้างผู้ฝึกสอนออกกำลังกายด้วย Python ที่บันทึกการออกกำลังกาย จดจำประวัติผู้ใช้ด้วย Supermemory และแนะนำเซสชันเฉพาะบุคคลข้ามการรันเอเจนต์ AI แยกกัน

ทำความเข้าใจว่า Perplexity Computer คืออะไร ซับเอเจนต์แบบขนานทำงานอย่างไร เครดิตมีต้นทุนเท่าใดจากการทดสอบจริง และแพลน Pro กับ Max เหมาะกับเวิร์กโฟลวิจัยจริงแค่ไหน