Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Tìm hiểu cách dùng Highcharter để tạo trực quan hóa gây ấn tượng.

Hướng dẫn toàn diện để xây dựng, trực quan hóa và diễn giải các mô hình cây quyết định với R.

Hướng dẫn từng bước này sẽ chỉ bạn cách thiết lập và sử dụng Jupyter Notebook trên GPU EC2 của Amazon Web Services (AWS) cho deep learning.

Khám phá những ràng buộc ẩn sau mỗi kiểm định thống kê và học cách diễn giải kết quả với sự tự tin thực sự.

Tìm hiểu cách dùng đường cầu để hé lộ mối quan hệ giữa giá và lượng bán, và dùng kiến thức này để định hướng quyết định thông minh hơn trong thị trường cạnh tranh. Khám phá các phương pháp tìm mức giá tối ưu để tối đa hóa doanh thu tổng.

Tìm hiểu về các thống kê cơ bản cần thiết cho Khoa học Dữ liệu và Machine Learning trong Python.

Khám phá các khái niệm toán học cơ bản cho khoa học dữ liệu và học sâu như vô hướng và vectơ, định thức, phân rã giá trị kỳ dị, và nhiều hơn nữa.

Khám phá những điều cốt yếu của tìm kiếm theo chiều sâu để điều hướng đồ thị và cây. Triển khai DFS trong Python bằng đệ quy và lặp, và xem DFS so với tìm kiếm theo bề rộng và thuật toán Dijkstra như thế nào.

Tìm hiểu cách phát hiện bất thường trong các tập dữ liệu chuỗi thời gian lớn và trình bày insight theo cách đơn giản hơn nhiều.

Khám phá vai trò của định thức trong các phép toán ma trận, hình học và phương pháp tính toán, kèm các bước tính trong Python và R.

Hiểu khi nào và cách chéo hóa ma trận, cùng lý do tại sao điều này quan trọng với khoa học dữ liệu và đại số tuyến tính tính toán.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách khám phá các chủ đề ẩn trong tài liệu cho trước bằng Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn trong Python.