Hướng dẫn Python

Tạo dữ liệu tổng hợp bằng Python Faker để bổ sung dữ liệu thực tế cho kiểm thử ứng dụng và quyền riêng tư dữ liệu.

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

Tìm hiểu chính sách tốc độ học tuần hoàn là gì và cách nó có thể cải thiện quá trình huấn luyện mạng nơ-ron.

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

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.

Cấu trúc dữ liệu là các phương pháp tổ chức dữ liệu để hỗ trợ lưu trữ, truy xuất và thao tác hiệu quả.

Làm quen với cấu trúc dữ liệu Python: tìm hiểu thêm về kiểu dữ liệu và các cấu trúc dữ liệu nguyên thủy cũng như phi nguyên thủy, như chuỗi, danh sách, ngăn xếp, v.v.

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.

Phân tích cụm là một bài toán quan trọng trong phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu dùng phân cụm để xác định máy chủ lỗi, nhóm các gen có mẫu biểu hiện tương tự, hoặc nhiều ứng dụng khác.

Trong hướng dẫn này, tìm hiểu Phân loại Cây quyết định, các thước đo lựa chọn thuộc tính, và cách xây dựng, tối ưu Bộ phân loại Cây quyết định bằng gói Scikit-learn của Python.

Học cách dùng DeepEval để tạo kiểm thử mức độ liên quan kiểu Pytest, đánh giá đầu ra LLM với thước đo G-eval và benchmark Qwen 2.5 bằng MMLU.