Data Science Tutorials

Học kỹ thuật đặc trưng với hướng dẫn thực hành này. Khám phá các kỹ thuật như mã hóa, chuẩn hóa và xử lý giá trị khuyết trong Python.

Tìm hiểu cách dùng trigger SQL để tự động hóa tác vụ, duy trì tính toàn vẹn dữ liệu và nâng cao hiệu năng cơ sở dữ liệu. Thử các ví dụ thực tế với lệnh CREATE, ALTER và DROP trong MySQL và Oracle.

Khám phá các cách đơn giản để chèn dấu đầu dòng trong Excel bằng phím tắt, công thức, ký hiệu và mẹo định dạng. Tìm hiểu cách tạo danh sách gọn gàng, có tổ chức ngay cả trong một ô duy nhất.

Tìm hiểu cách xây dựng và đánh giá Bộ phân loại Naive Bayes bằng gói Scikit-learn của Python.

Tìm hiểu cách nền tảng AI không cần mã mới của Google giúp bất kỳ ai cũng có thể xây dựng ứng dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên và quy trình làm việc trực quan.

Tìm hiểu Claude Cowork là gì và cách dùng để sắp xếp tệp, tạo tài liệu, và tự động hoá trình duyệt. Hướng dẫn thực hành với ví dụ thực tế và các giới hạn.

Tìm hiểu cách thuật toán Apriori hoạt động, các khái niệm chính và cách sử dụng hiệu quả để phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Tìm hiểu cách join và merge DataFrame trong pandas bằng concat(), merge() và join() với các ví dụ thực tế.

Hướng dẫn chuyên sâu về Apache Parquet với giải thích rõ ràng và các ví dụ mã thực hành!

Tìm hiểu cách xây dựng pipeline Agentic RAG từ đầu, tích hợp nguồn dữ liệu cục bộ và web scraping để tạo phản hồi nhận biết ngữ cảnh cho truy vấn của người dùng.

Tìm hiểu cách xếp hạng dữ liệu trong Excel với các hàm RANK(), RANK.EQ() và RANK.AVG(). Hiểu sự khác nhau, cách ứng dụng và mẹo để phân tích dữ liệu chính xác.

Nắm vững những điều cơ bản về xử lý dữ liệu người dùng nhập trong Python, từ lời nhắc cơ bản đến các kỹ thuật xác thực và xử lý lỗi nâng cao. Tìm hiểu cách quản lý nhập liệu an toàn, nhiều dòng và đảm bảo chương trình của bạn bền bỉ, thân thiện với người dùng.