Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách cài đặt MySQL, tạo cơ sở dữ liệu và tạo bảng, cùng nhiều nội dung khác.

Khám phá những tinh tế của phân phối nhị thức âm và các ứng dụng của nó. Học cách mô hình hóa dữ liệu đếm hiệu quả. Khám phá ví dụ thực tiễn và minh họa trực quan để tăng cường hiểu biết của bạn.

Hướng dẫn NetworkX này sẽ chỉ cho bạn cách tối ưu hóa đồ thị trong Python bằng cách giải Bài toán Người đưa thư Trung Quốc trong Python.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách tạo mô hình Mạng Nơ-ron trong R.

Khám phá cách NiceGUI giúp các nhà phát triển Python tạo giao diện người dùng trên web một cách dễ dàng, với các phần tử tương tác và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.

Tìm hiểu kiểm định tính chuẩn là gì, vì sao quan trọng, và cách dùng các kiểm định như Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, và phương pháp trực quan để kiểm tra dữ liệu + ví dụ trong Python và R.

Tìm hiểu cách tính xác suất tích lũy và mật độ xác suất bằng NORM.DIST trong Excel. Hiểu cú pháp, đối số chính và ví dụ thực tế.

Tìm hiểu về ma trận trực giao với các ví dụ thực tiễn và ứng dụng trong thế giới thực của đại số tuyến tính và khoa học dữ liệu.

Hướng dẫn này trình bày 5 cách giúp bạn dễ dàng viết pandorable hay mã Pandas mang tính idiomatic hơn.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về multi-index cho pandas DataFrame và cách chúng hình thành tự nhiên từ các thao tác groupby trên các bộ dữ liệu thực tế.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách dùng phép groupby của pandas, dựa trên chiến lược split-apply-combine nổi tiếng, trên dữ liệu phim Netflix.

Khám phá các nguyên lý cơ bản của phân phối Pareto và các ứng dụng của nó. Tìm hiểu cách khái niệm thống kê này có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Khám phá ví dụ thực tiễn và hình ảnh trực quan để nâng cao sự hiểu biết của bạn.