Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, học cách tính Giá trị Vòng đời Khách hàng trong Python.

Hướng dẫn này lấy nội dung từ khóa Introduction to R for Finance của DataCamp và cho phép bạn thực hành về Data Frame.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học vì sao tiền xử lý dữ liệu quan trọng và cách thực hiện bằng pandas.

Tìm hiểu về tái cấu trúc dữ liệu trong R, các hàm như rbind(), cbind(), cùng với Melt(), Dcast(), và cuối cùng là hàm chuyển vị (transpose).

Infographic này so sánh vai trò của nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhiều vị trí khác trong ngành khoa học dữ liệu.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về một số cạm bẫy có thể gặp khi thực hiện các dự án khoa học dữ liệu ngoài thực tế.

Tìm IDE Python phù hợp cho nhu cầu khoa học dữ liệu của bạn vào năm 2026. So sánh tính năng, lợi ích và hiệu năng để đưa ra lựa chọn tự tin và thông thái.

Hướng dẫn này sẽ minh họa cách bạn có thể tạo tập dữ liệu ở định dạng CSV từ hình ảnh và dùng chúng cho Khoa học Dữ liệu, ngay trên máy tính xách tay của bạn.

Bảng ghi nhớ data.table giúp bạn nắm vững cú pháp của gói R này và thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu.

Tìm hiểu về các kiểu dữ liệu và tầm quan trọng của chúng trong một ngôn ngữ lập trình. Cụ thể hơn, học cách sử dụng các kiểu dữ liệu như vector, ma trận, list và dataframe trong ngôn ngữ R.

Tìm hiểu cách phân tích và hiển thị dữ liệu bằng Power BI để đưa ra quyết định tốt hơn, dựa trên dữ liệu.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách phân tích và hiển thị dữ liệu bằng Tableau và đưa ra quyết định tốt hơn, dựa trên dữ liệu.