Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ chỉ học về các câu lệnh if else trong Python.

Học cách đọc và ghi tệp Excel trong Python bằng openpyxl. Hướng dẫn này bao gồm công thức, biểu đồ, định dạng ô và thao tác worksheet với ví dụ thực hành

Hướng dẫn thực hành PySpark: cài đặt PySpark, khám phá dữ liệu với DataFrame và xây dựng mô hình phân cụm K-Means để phân khúc khách hàng.

Tìm hiểu cách sử dụng hiệu quả list comprehension trong Python để tạo list, thay thế vòng lặp for (lồng nhau) và các hàm map(), filter() và reduce(), ...!

Khám phá các loại mô hình phương trình cấu trúc. Tìm hiểu cách đưa ra giả định lý thuyết, xây dựng mô hình giả thuyết, đánh giá độ phù hợp và diễn giải kết quả trong mô hình phương trình cấu trúc.

Tìm hiểu hồi quy tuyến tính đơn. Nắm vững phương trình mô hình, hiểu các giả định và chẩn đoán then chốt, và học cách diễn giải kết quả hiệu quả.

Tìm hiểu những điều cơ bản về 25 lệnh SQL phổ biến nhất và cách sử dụng chúng.

Bài viết này trình bày Notebooks là gì và vì sao bạn nên dùng chúng. Chúng tôi cũng đi sâu vào sổ tay được lưu trữ, giúp việc chia sẻ và cộng tác thuận tiện. Bài viết cũng bao gồm mẹo, thủ thuật và phím tắt.

Hướng dẫn trực quan toàn diện về độ lệch/độ nhọn và cách chúng ảnh hưởng đến phân phối dữ liệu và cuối cùng là tới dự án khoa học dữ liệu của bạn.

Tìm hiểu tệp thực thi là gì và cách chuyển đổi một script Python thành tệp .exe bằng PyInstaller, Nuitka và auto-py-to-exe.

Tìm hiểu ý nghĩa của R-squared trong phân tích hồi quy, cách tính và khi nào sử dụng để đánh giá hiệu năng mô hình. So sánh với các chỉ số liên quan cùng ví dụ trong R và Python.

Hướng dẫn Streamlit bằng Python này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học muốn nhanh chóng xây dựng ứng dụng web mà không cần nhiều kiến thức về phát triển web.