Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Nâng tầm sự nghiệp dữ liệu của bạn với các hướng dẫn khoa học dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi dẫn bạn qua từng bước các hàm và mô hình khoa học dữ liệu đầy thách thức.

Chủ đề khác:

AI for BusinessBig DataCloudCơ sở dữ liệu VectorDataLabDịch vụ Nghề nghiệpHọc SâuKỹ thuật Dữ liệuMachine LearningMLOpsNăng lực Dữ liệuPhân tích dữ liệuQuản trị Dữ liệuTrực quan hóa Dữ liệuXử lý Ngôn ngữ Tự nhiên

Đào tạo 2 người trở lên?Thử DataCamp for Business

Khoa học Dữ liệu

Kiểm định Mann-Whitney U: Phương án phi tham số thay thế t-test

Mann-Whitney U là kiểm định phi tham số dựa trên thứ hạng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không đáp ứng giả định chuẩn của t-test.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Khoa học Dữ liệu

Phương pháp Newton: Tìm nghiệm nhanh với xấp xỉ lặp

Phương pháp Newton là thuật toán tìm nghiệm lặp sử dụng xấp xỉ tiếp tuyến để tiến gần lời giải cho các phương trình không có đáp án dạng đóng.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Khoa học Dữ liệu

Giải thích Hàm Mục Tiêu: Định nghĩa, Ví dụ và Tối ưu hóa

Tìm hiểu hàm mục tiêu là gì, cách hoạt động trong tối ưu hóa và machine learning, và cách định nghĩa, diễn giải với các ví dụ thực tế.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Khoa học Dữ liệu

Hồi quy đa thức: Từ đường thẳng đến đường cong

Khám phá cách hồi quy đa thức giúp mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến và cải thiện độ chính xác dự đoán trong các bộ dữ liệu thực tế.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Khoa học Dữ liệu

Chuỗi Taylor: Từ xấp xỉ đến tối ưu hóa

Tìm hiểu cách các xấp xỉ đa thức vận hành gradient descent, XGBoost và các hàm máy tính của bạn tính mỗi ngày.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Chủ đề

Công nghệ

Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Kiểm định Mann-Whitney U: Phương án phi tham số thay thế t-test

Phương pháp Newton: Tìm nghiệm nhanh với xấp xỉ lặp

Giải thích Hàm Mục Tiêu: Định nghĩa, Ví dụ và Tối ưu hóa

Hồi quy đa thức: Từ đường thẳng đến đường cong

Chuỗi Taylor: Từ xấp xỉ đến tối ưu hóa

Chủ đề

Công nghệ