data-science

Các ví dụ về kỹ thuật huấn luyện mô hình ML có thể giải thích, giải thích mô hình ML và gỡ lỗi mô hình ML về độ chính xác, phân biệt đối xử và bảo mật.

Trực quan hóa mạng tương tác trong Python và Dash, được hỗ trợ bởi Cytoscape.js

Xây dựng 12 ứng dụng dữ liệu bằng Python với Streamlit.

Kho lưu trữ mã nguồn cho cuốn sách SQL for Data Analysis.

RAGLight là một framework mô-đun dành cho Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nó giúp dễ dàng tích hợp các LLM, embedding và vector store khác nhau, hiện đã bao gồm tích hợp MCP liền mạch để kết nối các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài.

Plotlars là một thư viện Rust được thiết kế để hỗ trợ tích hợp giữa thư viện phân tích dữ liệu Polars và thư viện Plotly.

Truy cập và phân tích dữ liệu thời tiết và khí hậu lịch sử bằng Python.

🎨 Bộ công cụ tạo biểu đồ chất lượng xuất bản cho các tạp chí Cell, Nature và Science

Theo dõi khoa học dữ liệu của bạn. Thư viện Python mã nguồn mở của Skore giúp tăng tốc phát triển mô hình ML với các báo cáo đánh giá tự động, hướng dẫn phương pháp thông minh và phân tích kiểm chứng chéo toàn diện.

(AAAI' 20) A Python Toolbox for Machine Learning Model Combination

Turbodbc là một module Python dùng để truy cập các cơ sở dữ liệu quan hệ thông qua giao diện Open Database Connectivity (ODBC). Module này tuân thủ Đặc tả API Cơ sở dữ liệu Python 2.0.

Bộ sưu tập các tài nguyên miễn phí được tuyển chọn giúp bạn hiểu sâu hơn về ngôn ngữ lập trình R. Được cập nhật thường xuyên. Khuyến khích đóng góp qua pull request (xem contributing.md).

So sánh DataFrame giữa Pandas, Polars, Spark và Snowpark cho con người và hơn thế nữa!

Kho lưu trữ các tập dữ liệu hữu ích được thu thập cho nghiên cứu khoa học mạng và học máy.

Vòng đời hoàn chỉnh của một dự án khoa học dữ liệu

Giải pháp chất lượng dữ liệu mã nguồn mở hàng đầu

Thư viện phân tích dữ liệu oneAPI (oneDAL)

Tài liệu khóa học về: Khoa học dữ liệu không gian địa lý

Các mô hình tuyến tính tổng quát trong Julia

Các bài tập về nhà cho vị trí khoa học dữ liệu.

Second Brain là một khung tác nhân hoạt động như một hệ điều hành, sử dụng trí thông minh tệp tin cục bộ, tự động hóa quy trình làm việc và LLM để hoàn thành các tác vụ cũng như giao tiếp qua nhiều phương thức và nền tảng nhắn tin.

mRMR (minimum-Redundancy-Maximum-Relevance) để tự động chọn lọc đặc trưng ở quy mô lớn

Nếu bạn đến từ một trong các hướng dẫn khoa học dữ liệu của tôi, bạn sẽ tìm thấy mã nguồn và liên kết đến các hướng dẫn tại đây. Hy vọng chúng hữu ích với bạn. Chúc bạn học tập và lập trình vui vẻ!

Cross Beat (xbe.at) - Trung tâm hướng dẫn về Python, học máy và AI. Khám phá các hướng dẫn Python, thông tin chi tiết về AI và hơn thế nữa.

Slide, ghi chú bài báo, ghi chú lớp học, bài đăng blog và nghiên cứu về ML, thống kê và AI.

Resumable Polymarket indexer: CLOB market metadata plus on-chain trades from Polygon, in one DuckDB file you can query with SQL

Xác suất và Thống kê cho Khoa học Dữ liệu: Tài liệu giới thiệu toàn diện về xác suất và thống kê cho khoa học dữ liệu, bao gồm tệp PDF miễn phí, 103 notebook Python sử dụng 23 tập dữ liệu thực tế, 118 video kèm slide và lời giải cho 200 bài tập.

Công cụ đa năng cho nhập/xuất dữ liệu

Các khóa học AI toàn diện do Humai giảng dạy

Học Machine Learning với chương trình Amazon ML Summer School 2026. Truy cập tóm tắt phiên, câu hỏi trắc nghiệm các năm trước, câu hỏi lập trình và tài liệu kiểm tra chính thức. Thực hành các tác vụ lập trình theo mô-đun và xây dựng nền tảng vững chắc cho các cuộc phỏng vấn và ứng dụng thực tế.