Tùy Chỉnh Chế Độ Xem
Cài đặt chỉ áp dụng cho trình duyệt này
Chế độ ánh sáng màn hình
  • Giao diện sáng
  • Giao diện tối
  • Giao diện mặc định
Data Scientist

Tự Động Hóa Trong Quy Trình Data Science

Các giải pháp máy học đã tự động hóa một phần lớn cách thế giới từng vận hành và hiện đang khắc phục sự kém hiệu quả của chính chúng. Vì vậy, thế giới khoa học dữ liệu không tránh khỏi lợi thế của tự động hóa và đang chứng kiến ​​các quy trình kỹ thuật máy học cốt lõi được tự động hóa để cho phép phát triển mượt mà và nhanh hơn.  Khi nhiều bước từ tích hợp dữ liệu đến huấn luyện mô hình, lựa chọn và triển khai mô hình được thực hiện thủ công. Mỗi bước đều rất nghiêm ngặt và đòi hỏi nhiều nỗ lự…
Tự Động Hóa Trong Quy Trình Data Science

7 Mẹo Để Tạo Mã Khoa Học Dữ Liệu Có Thể Đọc Được

Khả năng viết mã có thể đọc được là thứ mà các nhà phát triển gọi là một loại hình nghệ thuật. Mặc dù tôi đồng ý một phần với nhận định đó, viết mã, đặc biệt là mã có thể đọc được, là một kỹ năng có thể được phát triển. Cách duy nhất để cải thiện khả năng đọc mã của bạn là thực hành viết mã chất lượng hơn. Do đó, tôi khuyên bạn nên đọc mã được viết bởi các nhà phát triển khác được biết đến với việc viết mã chất lượng cao. Nói chung, mã có thể đọc được là một kết quả thiết yếu càng trở nên quan …
7 Mẹo Để Tạo Mã Khoa Học Dữ Liệu Có Thể Đọc Được

7 Mẹo Để Quản Lý Dự Án Khoa Học Dữ Liệu

Quản lý dự án là một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu . Kỹ năng quản lý dự án tốt sẽ giúp nâng cao hiệu quả và năng suất của bạn. Bài viết này sẽ thảo luận về một số mẹo để quản lý dự án khoa học dữ liệu. 1. Đặt câu hỏi đúng Đặt câu hỏi đúng là một trong những bước quan trọng nhất đối với dự án khoa học dữ liệu . Bạn cần xác định những hiểu biết sâu sắc mà bạn đang cố gắng thu được từ dữ liệu của mình. Trong một số trường hợp, bạn cần đặt câu hỏi phù hợp ngay cả trước quá trình thu thậ…
7 Mẹo Để Quản Lý Dự Án Khoa Học Dữ Liệu

GitHub CLI Cho Bảng Gian Lận Khoa Học Dữ Liệu

Vận tốc cuối Thiết bị đầu cuối (hoặc shell hoặc giao diện dòng lệnh) là một công cụ quan trọng và thường bị bỏ qua đối với các nhà khoa học dữ liệu. Nó cho phép tương tác hiệu quả với hệ điều hành mà không cần phải loay hoay với GUI và cho phép tự động hóa, lập lịch trình, tính linh hoạt và tương tác với các ứng dụng và API thường theo cách trực tiếp hơn. GitHub là một công cụ ngày càng quan trọng khác dành cho các nhà khoa học dữ liệu. GitHub chủ yếu cung cấp một nền tảng để kiểm soát phiên …
 GitHub CLI Cho Bảng Gian Lận Khoa Học Dữ Liệu

5 Dự Án Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu

Bạn có phải là người mới làm phân tích dữ liệu đang tìm cách cải thiện sơ yếu lý lịch của mình để có được công việc đầu tiên không? Nếu có, thì hãy bắt đầu trò chơi của bạn với tư cách là người mới bắt đầu với 5 dự án mà bạn không thể bỏ lỡ này. Giới thiệu Bạn đang mong muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu nhưng danh sách công việc yêu cầu kinh nghiệm? Không cần phải lo lắng gì cả! Bạn đang ở đúng nơi. Xây dựng các dự án của bạn sẽ thể hiện kỹ năng của bạn và giú…
 5 Dự Án Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu

Những Sai Lầm Mà Các Nhà Khoa Học Dữ Liệu Mới Nên Tránh

Tất cả chúng ta đều biết lĩnh vực Khoa học dữ liệu đòi hỏi khắt khe như thế nào vào lúc này. Ngày nay có càng nhiều người tham gia vào nó, từ đủ mọi thành phần. Một số có bằng Khoa học Máy tính, một số không có nền tảng bằng công nghệ nào cả.  Điều này gây khó khăn hơn cho những ứng viên có nền tảng công nghệ nhỏ khi tham gia vào lĩnh vực này và không mắc những lỗi phổ biến. Dưới đây là danh sách những sai lầm phổ biến này, để bạn biết những điều cần tránh trong hành trình tìm việc của mình.  …
 Những Sai Lầm Mà Các Nhà Khoa Học Dữ Liệu Mới Nên Tránh

6 Sai Lầm Phổ Biến Trong Khoa Học Dữ Liệu Và Cách Tránh Chúng

Là một nhà khoa học dữ liệu mới hoặc dày dạn kinh nghiệm, công việc của bạn phụ thuộc vào dữ liệu, điều này hiếm khi hoàn hảo. Xử lý đúng cách các vấn đề điển hình về chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu là rất quan trọng và chúng tôi xem xét cách tránh sáu trong số các tình huống phổ biến này. Giới thiệu Trong khoa học dữ liệu hoặc máy học , chúng tôi sử dụng dữ liệu để phân tích mô tả nhằm rút ra kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu hoặc chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu cho mục đích dự đoán để x…
 6 Sai Lầm Phổ Biến Trong Khoa Học Dữ Liệu Và Cách Tránh Chúng

Làm Thế Nào Để Trở Thành Một Nhà Khoa Học Dữ Liệu 10x

Nếu bạn là một Nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách vươn lên một tầm cao mới, thì có rất nhiều cơ hội để nâng cao trò chơi của bạn và hiệu quả của bạn để trở nên nổi bật so với những người khác. Một số khuyến nghị mà bạn có thể làm theo rất đơn giản và những khuyến nghị khác hiếm khi được tuân theo, nhưng tất cả chúng sẽ mang lại lợi ích về thời gian và hiệu quả cho sự nghiệp của bạn. Tôi sẽ cho bạn biết những điều cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu 10x. Nhà khoa học dữ liệu 10x là…
 Làm Thế Nào Để Trở Thành Một Nhà Khoa Học Dữ Liệu 10x