Data Science Tutorials

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 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 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.

Tìm hiểu cách dùng hàm SQL RANK() để gán thứ hạng cho các hàng, xử lý đồng hạng và so sánh với DENSE_RANK() và ROW_NUMBER().

Hướng dẫn từng bước thiết lập pgAdmin 4 và PostgreSQL với Docker Compose, bao gồm cấu hình container, đăng ký máy chủ, và các tính năng cốt lõi của pgAdmin như Query Tool, trình duyệt schema, và sao lưu/khôi phục.

Tìm hiểu cách dùng Name Manager của Excel để tạo, chỉnh sửa, xóa vùng được đặt tên và viết công thức gọn gàng, dễ bảo trì hơn.

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

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.

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.

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.

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

Mở đầu thực tiễn về phương trình vi phân, bao quát các kiểu cốt lõi, phân loại, phương pháp giải tích và số, cùng vai trò thực tế của chúng trong gradient descent, hồi quy và mô hình chuỗi thời gian.