Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong Python, hãy dùng phương thức .encode() trên một chuỗi để chuyển nó thành bytes, có thể chỉ định bảng mã mong muốn (mặc định là UTF-8).

Tìm hiểu cách subset data frame trong R bằng dấu ngoặc [], subset(), và dplyr. Bao gồm ví dụ mã và so sánh các phương pháp.

Chia tập dữ liệu con là kỹ năng thiết yếu cho mọi chuyên gia dữ liệu. Học và thực hành subsetting dữ liệu trong hướng dẫn tương tác nhanh này!

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ cố gắng nắm hiểu ở mức khái quát cách SVM hoạt động rồi triển khai chúng bằng R.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm thống kê đằng sau phân tích sống sót và triển khai một ứng dụng thực tế của các phương pháp này trong R.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về Support Vector Machines, một trong những thuật toán học máy có giám sát phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất.

Tìm hiểu cách trí tuệ bầy đàn hoạt động bằng cách hiện thực hóa tối ưu đàn kiến (ACO), tối ưu bầy hạt (PSO) và đàn ong nhân tạo (ABC) bằng Python.

Tìm hiểu mọi điều bạn cần biết về tạo dữ liệu tổng hợp. Khám phá các kỹ thuật và công cụ khiến dữ liệu tổng hợp trở nên thiết yếu cho AI và học máy, với ví dụ mã Python thực tiễn để giúp bạn bắt đầu!

Tìm hiểu scripting Python nâng cao trong Tableau bằng cách triển khai mô hình dự báo Facebook Prophet lên máy chủ Tableau và tạo trực quan hóa chuỗi thời gian động.

Hiểu cách phân phối t hỗ trợ khi cỡ mẫu nhỏ hoặc phương sai tổng thể chưa biết. So sánh với phân phối chuẩn và Z để biết khi nào mỗi loại phù hợp.

Bắt đầu phân tích dữ liệu Titanic với R và tidyverse: học cách filter, arrange, summarise, mutate và trực quan hóa dữ liệu với dplyr và ggplot2!

Lấy dữ liệu Google Trends của các từ khóa như 'diet' và 'gym' và xem chúng biến động theo thời gian trong khi học về xu hướng và mùa vụ trong dữ liệu chuỗi thời gian.