Khi chúng ta có đầu vào, và nhận được kết quả, chúng ta hay đánh giá hiệu suất của kết quả xem với đầu vào như thế thì kết quả liệu có tốt không.

Monte Carlo Simulation là một kỹ thuật toán học dùng để hiểu và đánh giá tác động của rủi ro và không chắc chắn trong các mô hình dự đoán và dự án. Phương pháp này sử dụng các biến ngẫu nhiên để mô phỏng nhiều kịch bản có thể xảy ra của một hệ thống hoặc quy trình, giúp chúng ta ước lượng phân phối của kết quả đầu ra.

Chất lượng dữ liệu là một khía cạnh quan trọng không chỉ trong lĩnh vực công nghệ thông tin mà còn trong nhiều lĩnh vực khác

Bạn sẽ cần nói chuyện với ít nhất bao nhiêu người để xác định được "gu" của mình?

Các lỗi sai trong data visualization và cách phòng tránh

Đồ thị (Graph) là tập hợp các đỉnh (Vertices) và cạnh (Edges), hay là tập hợp giữa các nút(Node) và mối quan hệ (Relationship) giữa các nút với nhau. Mối quan hệ có thể là một chiều hay hai chiều.

Covariance (Hiệp phương sai) và Correlation (Hệ số tương quan) là hai khái niệm trong lĩnh vực xác suất thống kê. Cả hai khái niệm này đều nói về mối quan hệ giữa hai biến với nhau, hay nói cách khác hai chỉ số này dùng để thể hiện sự phụ thuộc giữa hai biến.

Dự án Data Science cũng tương tự các dự án khác, luôn có giới hạn thời gian hoàn thành (deadline), và thông thường một dự án thường có thời gian khoảng 6 tháng. Tuy nhiên đôi khi chúng ta bị ép deadline xuống còn 3 tháng (1 Quý) chẳng hạn. Vậy chúng ta sẽ làm gì để tránh việc hoảng loạn khi bí ép deadline như thế, làm sao để tối ưu thời gian nhất có thể. Bài viết dưới đây của mình sẽ đưa ra một số kinh nghiệm khi bị áp deadline.

Thông thường, khi visualize mặc định histogram của seaborn sẽ không thể hiện tất cả các nhãn của bins và số lượng mỗi bin