Data Science Tutorials

Hướng dẫn thực hành về cấp số nhân bao quát công thức tổng hữu hạn và vô hạn, điều kiện hội tụ, và các ứng dụng thực tế trong tài chính, vật lý và khoa học máy tính.

Thành thạo phép tính thời gian trong Excel. Áp dụng công thức sẵn dùng trực tiếp cho dữ liệu của bạn.

Hướng dẫn này giúp bạn từng bước sử dụng các cách tiếp cận dựa trên công thức an toàn và các tùy chọn hợp nhất hiển thị để định dạng trang tính mà không làm hỏng dữ liệu.

Khám phá các công thức đơn giản, hàm Excel hiện đại và công cụ AI mới để đếm số từ trong Excel.

Hướng dẫn khái niệm về kernel trick – nó là gì, cách nó hỗ trợ SVM và các mô hình dựa trên kernel khác, và khi nào nên dùng thay cho các cách tiếp cận mô hình hóa phi tuyến khác.

Hướng dẫn thực tiễn về kiểm định Kruskal-Wallis - nó là gì, hoạt động thế nào, khi nào dùng thay cho ANOVA, và cách chạy cũng như diễn giải trong Python và R.

Hướng dẫn thực tiễn về chuỗi Maclaurin, bao quát công thức cốt lõi, các khai triển thường gặp, quy tắc hội tụ, và ứng dụng thực tế trong tính toán số, vật lý, và machine learning.

Mann-Whitney U là kiểm định phi tham số dựa trên thứ hạng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không đáp ứng giả định chuẩn của t-test.

Hướng dẫn về các kiểm tra chủ động thiết yếu trong sao chép, hiệu năng và sao lưu để giữ nền tảng dữ liệu của bạn vững chắc và đáng tin cậy.

Phương pháp Newton là thuật toán tìm nghiệm lặp sử dụng xấp xỉ tiếp tuyến để tiến gần lời giải cho các phương trình không có đáp án dạng đóng.

Tìm hiểu hàm mục tiêu là gì, cách hoạt động trong tối ưu hóa và machine learning, và cách định nghĩa, diễn giải với các ví dụ thực tế.

Khám phá cách hồi quy đa thức giúp mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến và cải thiện độ chính xác dự đoán trong các bộ dữ liệu thực tế.