Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học phương pháp luận Monte Carlo và các ứng dụng của nó trong khoa học dữ liệu, như xấp xỉ tích phân và ước lượng tham số.

Tìm hiểu phương trình chuẩn là gì và cách bạn có thể dùng nó để xây dựng mô hình học máy.

Hướng dẫn về vòng lặp trong R xem xét các cấu trúc vòng lặp sẵn có trong R. Khám phá các lựa chọn thay thế bằng tính năng vector hóa của R.

Khám phá cách tạo, kết nối và quản lý cơ sở dữ liệu PostgreSQL bằng gói psycopg2 của Python.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ làm quen với vấn đề đánh đổi độ chệch - phương sai trong hồi quy tuyến tính và cách giải quyết bằng regularization.

Học các lệnh cơ bản và thiết yếu của SQL với ví dụ và một sổ tay workspace để tham khảo.

Hướng dẫn chi tiết về dự báo chuỗi thời gian. Học cách sử dụng Python và các framework hỗ trợ. Tìm hiểu về mô hình hoá thống kê liên quan.

Trong hướng dẫn này, hãy tìm hiểu các khía cạnh khác nhau của hàm đệ quy và tự tay triển khai một hàm đệ quy trong Python từ đầu.

Tìm hiểu cách UMAP đơn giản hóa việc trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều với các giải thích chi tiết, trường hợp sử dụng thực tế và so sánh với các phương pháp giảm chiều khác, bao gồm t-SNE và PCA.

Nhiều người dùng Python quen dùng dấu hoa thị cho toán tử nhân và lũy thừa, nhưng trong hướng dẫn này, bạn sẽ khám phá thêm những cách áp dụng khác của dấu hoa thị.

Tìm hiểu một số hàm hữu ích để thao tác cấu trúc dữ liệu, danh sách lồng nhau, biểu thức chính quy và làm việc với thời gian, ngày tháng trong ngôn ngữ lập trình R.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học tất cả về biến trong R, bao gồm cách định nghĩa biến, xóa biến và nhiều nội dung khác.