phamnhukim.son
New member
Trong #datascience #Machinelearning #Python #Statistic #dataviz ## 4 Bài học nền tảng trong Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với các kỹ thuật và ứng dụng mới nổi lên mọi lúc.Kết quả là, những người mới đến có thể biết bắt đầu từ đâu.Bài viết này cung cấp bốn bài học nền tảng sẽ giúp bạn bắt đầu trên hành trình khoa học dữ liệu của mình.
### Bài 1: Tìm hiểu những điều cơ bản của thống kê
Thống kê là nền tảng của khoa học dữ liệu, và điều cần thiết là phải có sự hiểu biết vững chắc về các khái niệm trước khi bạn có thể chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn.Một số khái niệm thống kê chính bạn sẽ cần biết bao gồm:
*** có nghĩa là: ** Giá trị trung bình là giá trị trung bình của bộ dữ liệu.
*** Median: ** Trung vị là giá trị trung bình của bộ dữ liệu, khi dữ liệu được sắp xếp từ thấp nhất đến cao nhất.
*** Chế độ: ** Chế độ là giá trị xảy ra thường xuyên nhất trong bộ dữ liệu.
*** Phương sai: ** Phương sai đo lường cách truyền tải dữ liệu.
*** Độ lệch chuẩn: ** Độ lệch chuẩn là thước đo mức độ biến đổi trong bộ dữ liệu.
### Bài 2: Tìm hiểu cách lập trình
Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python hoặc R cho công việc của họ, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu rõ về ít nhất một ngôn ngữ lập trình.Ngôn ngữ lập trình cho phép bạn thao tác dữ liệu, xây dựng mô hình và tạo trực quan hóa.
Nếu bạn chưa quen với lập trình, có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn bắt đầu.Một số tùy chọn phổ biến bao gồm:
* [Codecademy] (https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
* [DataCamp] (https://www.datacamp.com/learn-python)
* [Udemy] (https://www.udemy.com/courses/search/?q=python)
### Bài 3: Tìm hiểu cách làm việc với dữ liệu
Khi bạn có sự hiểu biết cơ bản về thống kê và lập trình, bạn cần học cách làm việc với dữ liệu.Điều này bao gồm tải dữ liệu vào khung dữ liệu, làm sạch dữ liệu và khám phá dữ liệu để tìm các mẫu và hiểu biết.
Có một số công cụ có sẵn để làm việc với dữ liệu, bao gồm:
* [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)
* [Numpy] (https://numpy.org/)
* [Scipy] (https://scipy.org/)
### Bài 4: Tìm hiểu cách xây dựng mô hình
Khi bạn đã làm sạch và khám phá dữ liệu của mình, bạn có thể bắt đầu xây dựng các mô hình.Các mô hình được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc để hiểu các mối quan hệ giữa các biến khác nhau.
Có một số loại mô hình khác nhau mà bạn có thể xây dựng, bao gồm:
* Mô hình hồi quy tuyến tính
* Mô hình hồi quy logistic
* Cây quyết định
* Rừng ngẫu nhiên
### Phần kết luận
Đây chỉ là bốn bài học nền tảng trong khoa học dữ liệu.Có nhiều hơn nữa để học, nhưng điều này sẽ cho bạn một điểm khởi đầu tốt.Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến và trong các thư viện.
## hashtags
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Python
* #số liệu thống kê
* #dataviz
=======================================
in #datascience #Machinelearning #Python #statistics #dataviz ## 4 Foundation Lessons in Data Science
Data science is a rapidly growing field, with new techniques and applications emerging all the time. As a result, it can be difficult for newcomers to know where to start. This article provides four foundation lessons that will help you get started on your data science journey.
### Lesson 1: Learn the basics of statistics
Statistics is the foundation of data science, and it's essential to have a solid understanding of the concepts before you can move on to more advanced topics. Some of the key statistical concepts you'll need to know include:
* **Mean:** The mean is the average value of a dataset.
* **Median:** The median is the middle value of a dataset, when the data is sorted from lowest to highest.
* **Mode:** The mode is the most frequently occurring value in a dataset.
* **Variance:** The variance measures how spread out a dataset is.
* **Standard deviation:** The standard deviation is a measure of how much variation there is in a dataset.
### Lesson 2: Learn how to program
Most data scientists use Python or R for their work, so it's important to have a good understanding of at least one programming language. Programming languages allow you to manipulate data, build models, and create visualizations.
If you're new to programming, there are a number of resources available to help you get started. Some popular options include:
* [Codecademy](https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
* [DataCamp](https://www.datacamp.com/learn-python)
* [Udemy](https://www.udemy.com/courses/search/?q=python)
### Lesson 3: Learn how to work with data
Once you have a basic understanding of statistics and programming, you need to learn how to work with data. This includes loading data into a data frame, cleaning the data, and exploring the data to find patterns and insights.
There are a number of tools available for working with data, including:
* [Pandas](https://pandas.pydata.org/)
* [NumPy](https://numpy.org/)
* [SciPy](https://scipy.org/)
### Lesson 4: Learn how to build models
Once you have cleaned and explored your data, you can start to build models. Models are used to make predictions or to understand the relationships between different variables.
There are a number of different types of models that you can build, including:
* Linear regression models
* Logistic regression models
* Decision trees
* Random forests
### Conclusion
These are just four foundation lessons in data science. There is much more to learn, but this should give you a good starting point. If you're interested in learning more about data science, there are a number of resources available online and in libraries.
## Hashtags
* #datascience
* #Machinelearning
* #Python
* #statistics
* #dataviz
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với các kỹ thuật và ứng dụng mới nổi lên mọi lúc.Kết quả là, những người mới đến có thể biết bắt đầu từ đâu.Bài viết này cung cấp bốn bài học nền tảng sẽ giúp bạn bắt đầu trên hành trình khoa học dữ liệu của mình.
### Bài 1: Tìm hiểu những điều cơ bản của thống kê
Thống kê là nền tảng của khoa học dữ liệu, và điều cần thiết là phải có sự hiểu biết vững chắc về các khái niệm trước khi bạn có thể chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn.Một số khái niệm thống kê chính bạn sẽ cần biết bao gồm:
*** có nghĩa là: ** Giá trị trung bình là giá trị trung bình của bộ dữ liệu.
*** Median: ** Trung vị là giá trị trung bình của bộ dữ liệu, khi dữ liệu được sắp xếp từ thấp nhất đến cao nhất.
*** Chế độ: ** Chế độ là giá trị xảy ra thường xuyên nhất trong bộ dữ liệu.
*** Phương sai: ** Phương sai đo lường cách truyền tải dữ liệu.
*** Độ lệch chuẩn: ** Độ lệch chuẩn là thước đo mức độ biến đổi trong bộ dữ liệu.
### Bài 2: Tìm hiểu cách lập trình
Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python hoặc R cho công việc của họ, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu rõ về ít nhất một ngôn ngữ lập trình.Ngôn ngữ lập trình cho phép bạn thao tác dữ liệu, xây dựng mô hình và tạo trực quan hóa.
Nếu bạn chưa quen với lập trình, có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn bắt đầu.Một số tùy chọn phổ biến bao gồm:
* [Codecademy] (https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
* [DataCamp] (https://www.datacamp.com/learn-python)
* [Udemy] (https://www.udemy.com/courses/search/?q=python)
### Bài 3: Tìm hiểu cách làm việc với dữ liệu
Khi bạn có sự hiểu biết cơ bản về thống kê và lập trình, bạn cần học cách làm việc với dữ liệu.Điều này bao gồm tải dữ liệu vào khung dữ liệu, làm sạch dữ liệu và khám phá dữ liệu để tìm các mẫu và hiểu biết.
Có một số công cụ có sẵn để làm việc với dữ liệu, bao gồm:
* [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)
* [Numpy] (https://numpy.org/)
* [Scipy] (https://scipy.org/)
### Bài 4: Tìm hiểu cách xây dựng mô hình
Khi bạn đã làm sạch và khám phá dữ liệu của mình, bạn có thể bắt đầu xây dựng các mô hình.Các mô hình được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc để hiểu các mối quan hệ giữa các biến khác nhau.
Có một số loại mô hình khác nhau mà bạn có thể xây dựng, bao gồm:
* Mô hình hồi quy tuyến tính
* Mô hình hồi quy logistic
* Cây quyết định
* Rừng ngẫu nhiên
### Phần kết luận
Đây chỉ là bốn bài học nền tảng trong khoa học dữ liệu.Có nhiều hơn nữa để học, nhưng điều này sẽ cho bạn một điểm khởi đầu tốt.Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến và trong các thư viện.
## hashtags
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Python
* #số liệu thống kê
* #dataviz
=======================================
in #datascience #Machinelearning #Python #statistics #dataviz ## 4 Foundation Lessons in Data Science
Data science is a rapidly growing field, with new techniques and applications emerging all the time. As a result, it can be difficult for newcomers to know where to start. This article provides four foundation lessons that will help you get started on your data science journey.
### Lesson 1: Learn the basics of statistics
Statistics is the foundation of data science, and it's essential to have a solid understanding of the concepts before you can move on to more advanced topics. Some of the key statistical concepts you'll need to know include:
* **Mean:** The mean is the average value of a dataset.
* **Median:** The median is the middle value of a dataset, when the data is sorted from lowest to highest.
* **Mode:** The mode is the most frequently occurring value in a dataset.
* **Variance:** The variance measures how spread out a dataset is.
* **Standard deviation:** The standard deviation is a measure of how much variation there is in a dataset.
### Lesson 2: Learn how to program
Most data scientists use Python or R for their work, so it's important to have a good understanding of at least one programming language. Programming languages allow you to manipulate data, build models, and create visualizations.
If you're new to programming, there are a number of resources available to help you get started. Some popular options include:
* [Codecademy](https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
* [DataCamp](https://www.datacamp.com/learn-python)
* [Udemy](https://www.udemy.com/courses/search/?q=python)
### Lesson 3: Learn how to work with data
Once you have a basic understanding of statistics and programming, you need to learn how to work with data. This includes loading data into a data frame, cleaning the data, and exploring the data to find patterns and insights.
There are a number of tools available for working with data, including:
* [Pandas](https://pandas.pydata.org/)
* [NumPy](https://numpy.org/)
* [SciPy](https://scipy.org/)
### Lesson 4: Learn how to build models
Once you have cleaned and explored your data, you can start to build models. Models are used to make predictions or to understand the relationships between different variables.
There are a number of different types of models that you can build, including:
* Linear regression models
* Logistic regression models
* Decision trees
* Random forests
### Conclusion
These are just four foundation lessons in data science. There is much more to learn, but this should give you a good starting point. If you're interested in learning more about data science, there are a number of resources available online and in libraries.
## Hashtags
* #datascience
* #Machinelearning
* #Python
* #statistics
* #dataviz
