Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về EDA trong Python với Pandas, Matplotlib và NumPy, như lấy mẫu, kỹ thuật đặc trưng, tương quan, v.v.

Tìm hiểu cách thu thập dữ liệu từ web, tiền xử lý và thực hiện phân tích khám phá dữ liệu cơ bản với R

Khám phá các nguyên lý của phân phối mũ và ứng dụng trong các tình huống thực tế. Học cách tính xác suất và hiểu tầm quan trọng của nó trong nhiều lĩnh vực. Xem các ví dụ và hình minh họa thực tiễn.

Hướng dẫn từng bước để triển khai dễ dàng chatbot Facebook Messenger bằng Python, sử dụng Flask, requests và ngrok.

Tìm hiểu cách Facebook Prophet mô hình hóa xu hướng, tính thời vụ và sự kiện đặc biệt để tạo ra dự báo chính xác, dễ diễn giải.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách tận dụng tối đa các hàm facetting của ggplot.

Hướng dẫn này lấy tài liệu khóa Intro to R miễn phí của DataCamp và giúp bạn thực hành Factors.

Tìm hiểu về hàm factor trong R, kèm ví dụ, cùng cấu trúc, thay đổi thứ tự levels, đổi tên levels, và cuối cùng là sắp thứ tự các giá trị phân loại.

Tìm hiểu cách kỹ thuật đặc trưng giúp bạn nâng tầm khi xây dựng mô hình học máy trên Kaggle: tạo cột mới, biến đổi biến và hơn thế nữa!

Thực hành chọn lọc đặc trưng trong R: khám phá thuật toán Boruta, một wrapper quanh thuật toán phân loại Random Forest, và cách triển khai!

Khám phá cách dãy Fibonacci hoạt động. Tìm hiểu các tính chất toán học và ứng dụng trong đời thực của nó.

Năm mẹo hữu ích giúp bạn cải thiện hiệu quả mã R, từ dùng seq() để tạo dãy đến bỏ which() và nhiều hơn nữa!