Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Tìm hiểu về thiết lập ban đầu của Git, Git LFS và các ứng dụng Git GUI thân thiện với người dùng trong hướng dẫn chuyên sâu này.

Tìm hiểu Git Rebase là gì và cách sử dụng nó trong quy trình làm việc khoa học dữ liệu của bạn.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách cài đặt Git trên máy tính của mình trên các hệ điều hành khác nhau.

Học cách thiết lập môi trường khoa học dữ liệu trên Google Cloud: tạo một instance trên Google Compute Engine, cài đặt Anaconda và chạy Jupyter notebook!

Trực quan hóa dữ liệu là kỹ năng thiết yếu đối với nhà khoa học dữ liệu. Nó kết hợp thống kê và thiết kế theo những cách có ý nghĩa và phù hợp.

Tìm hiểu nền tảng toán học, đặc tính tính toán và các ứng dụng thực tế của tích Hadamard.

Khám phá các nền tảng, ứng dụng và so sánh khoảng cách Hamming trong nhiều lĩnh vực.

Khám phá cách trung bình điều hòa xử lý tốc độ và tỷ lệ trong khoa học dữ liệu và tài chính. Tìm hiểu phương pháp tính và thời điểm sử dụng để phân tích chính xác hơn.

Hiểu vai trò của ma trận Hessian trong giải tích nhiều biến và tối ưu hóa. Tìm hiểu cách nó được dùng để phân tích độ cong, xác định điểm tới hạn và định hướng các thuật toán trong học máy.

Khám phá khái niệm heteroscedasticity và tác động của nó trong mô hình thống kê. Tìm hiểu cách phát hiện và xử lý. Khám phá các kỹ thuật để cải thiện mô hình hồi quy của bạn.

Tìm hiểu những khác biệt chính giữa thư viện pandas và polars của Python dành cho khoa học dữ liệu

Làm chủ nghệ thuật trực quan hóa dữ liệu trong Excel bằng histogram! Hướng dẫn từng bước này sẽ đưa bạn qua nhiều phương pháp, như biểu đồ tích hợp, công thức và Analysis ToolPak, để giúp bạn phân tích phân bố tần suất như một chuyên gia.