Hình ảnh được tạo bởi Tác giả với DALL·E 3
Bạn đang tìm kiếm tài liệu tham khảo nhanh hữu ích cho nhiều chủ đề về khoa học dữ liệu, học máy, lập trình Python, kỹ thuật dữ liệu và AI? Bạn có muốn cập nhật đồng thời nâng cao kỹ năng của mình trong các lĩnh vực này không? Bộ sưu tập các bảng ghi chú mà KDnuggets đã tạo trong suốt năm 2023 nhằm mục đích giúp bạn hoàn thành những mục tiêu này.
Bạn sẽ thấy những bảng ghi chú này là nguồn tài nguyên quý giá giúp bạn luôn dẫn đầu về một số công cụ, công nghệ và khái niệm hữu ích và phù hợp nhất trong năm nay. Cho dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm, một người đam mê học máy mới chớm nở hay một chuyên gia kỹ thuật dữ liệu, những tài nguyên được chế tạo chuyên nghiệp này chắc chắn sẽ cung cấp những điểm quan trọng có kích thước nhỏ.
Từ các ứng dụng thực tế của ChatGPT trong khoa học dữ liệu đến việc thành thạo các công cụ dữ liệu có giá trị như GitHub CLI, Plotly Express và cuDF, mỗi bảng thông tin gian lận đều được thiết kế để cung cấp thông tin chi tiết ngắn gọn, hữu ích. Học máy học với Streamlit. Khám phá việc làm sạch dữ liệu bằng Python. Bước vào lĩnh vực AI với các tiện ích mở rộng hữu ích của Chrome và các công cụ AI tổng quát. Hãy coi bộ sưu tập này là cánh cổng giúp bạn nắm vững (và củng cố theo thời gian) các khái niệm và công cụ phức tạp, đảm bảo bạn luôn dẫn đầu trong lĩnh vực này.
Vì vậy, hãy tiếp tục và xem các bảng cheat sau đây từ KDnuggets và xem những thông tin chi tiết nào có sẵn.
ChatGPT cho bảng gian lận khoa học dữ liệu
ChatGPT (và thực tế là các phiên bản GPT3 mới nhất và mạnh mẽ nhất) nhằm hỗ trợ (đúng rồi… hỗ trợ!) những người quyết định sử dụng nó như vậy và với một chút trợ giúp từ bạn bè của bạn tại KDnuggets, bạn sẽ có thể trau dồi kỹ năng kỹ thuật nhanh chóng của bạn để thực hiện những việc hữu ích như tạo mã, hỗ trợ quá trình nghiên cứu của bạn và phân tích dữ liệu.
GitHub CLI cho Bảng gian lận khoa học dữ liệu
Không có gì ngạc nhiên khi GitHub CLI là công cụ GitHub cho phép tương tác với nền tảng GitHub bằng giao diện dòng lệnh. Việc thông thạo các lệnh được sử dụng nhiều nhất sẽ cho phép bạn trở thành người làm việc hiệu quả trong nhóm phát triển, đó là nhóm phát triển ứng dụng web hoặc cụ thể hơn cho các mục đích của chúng tôi, khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu hoặc nhóm kỹ thuật máy học.
Plotly Express cho bảng cheat trực quan hóa dữ liệu
Bảng cheat đề cập đến việc bắt đầu đầu tiên, chẳng hạn như cài đặt thư viện và cú pháp cơ bản của nó. Tiếp theo, tài nguyên bao gồm việc tạo các loại biểu đồ phổ biến với Plotly Express, bao gồm: Biểu đồ phân tán, biểu đồ, bản đồ nhiệt mật độ, biểu đồ hình tròn, biểu đồ hộp. Cuối cùng, bạn sẽ có cơ hội tiếp xúc với việc tùy chỉnh cốt truyện, bao gồm điều chỉnh điểm đánh dấu và bố cục.
Bắt đầu với cuDF rất đơn giản, đặc biệt nếu bạn đã có kinh nghiệm sử dụng Python và các thư viện như Pandas. Mặc dù cả cuDF và Pandas đều cung cấp các API tương tự để thao tác dữ liệu, nhưng có một số loại sự cố cụ thể mà cuDF có thể mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất so với Pandas, bao gồm bộ dữ liệu quy mô lớn, tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật, phân tích thời gian thực và tất nhiên là song song xử lý. Tập dữ liệu càng lớn, lợi ích hiệu suất càng lớn.
ChatGPT cho bảng gian lận phỏng vấn khoa học dữ liệu
Nắm vững các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu là một kỹ năng của riêng họ và chuẩn bị cho họ là chìa khóa thành công. Giống như tôi đã từng nói rằng học cách viết bài kiểm tra đại học là một kỹ năng của riêng nó, ngoài việc học tài liệu mà bạn đang được kiểm tra, các cuộc phỏng vấn xin việc kỹ thuật chuyên ngành cũng rất giống nhau.
10 plugin ChatGPT dành cho bảng cheat khoa học dữ liệu
Để biết tổng quan về những gì chúng tôi tin là 10 plugin ChatGPT tốt nhất cho khoa học dữ liệu, hãy xem bảng cheat mới nhất của chúng tôi, được đặt tên thuận tiện là 10 plugin ChatGPT cho bảng cheat khoa học dữ liệu. Bạn sẽ tìm thấy các plugin để mã hóa, phân tích, tìm kiếm trên web, thẩm vấn tài liệu, v.v.
Streamlit cho Machine Learning Cheat Sheet
Kết hợp machine learning và Streamlit với nhau là một lựa chọn phổ biến dành cho các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia dữ liệu khác muốn thử nghiệm dữ liệu, nguyên mẫu hoặc chia sẻ kết quả. Biết cách xoay vòng nhanh chóng các ứng dụng dữ liệu đang trở thành một kỹ năng thiết yếu đối với những người làm dữ liệu và sự kết hợp này chắc chắn cho phép thực hiện được điều này. Nếu bạn chưa biết cách sử dụng Streamlit, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu ngay bây giờ.
Học máy với ChatGPT Cheat Sheet
Với ChatGPT, việc xây dựng dự án machine learning chưa bao giờ dễ dàng hơn thế. Chỉ cần viết lời nhắc tiếp theo và phân tích kết quả, bạn có thể huấn luyện mô hình một cách nhanh chóng và dễ dàng để phản hồi các truy vấn của người dùng và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích. Trong bảng tóm tắt này, hãy tìm hiểu cách sử dụng ChatGPT để hỗ trợ các tác vụ học máy sau: Lập kế hoạch dự án, kỹ thuật tính năng, xử lý trước dữ liệu, chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số, theo dõi thử nghiệm và MLOps.
Bảng cheat Scikit-learn cho Machine Learning
Giao diện API hợp nhất của Scikit-learn giúp việc học cách triển khai nhiều thuật toán và tác vụ khác nhau dễ dàng hơn nhiều so với cách khác. Khi bạn đã tìm hiểu được mẫu cách thực hiện lệnh gọi Scikit-learn, bạn sẽ bắt đầu và bắt đầu. Điều duy nhất bạn cần sau này, ngoài sức tưởng tượng và quyết tâm của bạn, là một tài liệu tham khảo hữu ích. Bảng tóm tắt này bao gồm những điều cơ bản về những gì cần thiết để tìm hiểu cách sử dụng Scikit-learn cho học máy và cung cấp tài liệu tham khảo để tiếp tục các dự án học máy của bạn.
Docker cho Data Science Cheat Sheet
Docker đã trở thành một công cụ khoa học dữ liệu thiết yếu để hỗ trợ xây dựng các môi trường có khả năng tái tạo và mở rộng. Docker cho phép mã và các phần phụ thuộc được đóng gói trong các thùng chứa, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phân phối mô hình của họ trên các nền tảng khác nhau. Điều này hỗ trợ cả quá trình phát triển và sản xuất, đồng thời ngăn chặn các lỗi và sự không nhất quán có thể phát sinh từ các phiên bản cấu hình phần mềm hoặc phần cứng khác nhau.
Bắt đầu với bảng tóm tắt truy vấn cơ sở dữ liệu đồ thị
Trong các truy vấn biểu đồ, chúng ta mất một số cú pháp từ SQL và nhận được cú pháp khác. CHỌN đã được thay thế bằng MATCH. FROM và JOIN đã bị loại bỏ. Nhưng các lệnh WHERE và ORDER BY được sử dụng theo cùng một cách. Các hàm tổng hợp như SUM và AVG đều có ở đó, nhưng GROUP BY đã bị loại bỏ. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất là chúng ta có được khả năng truy vấn các mẫu trong biểu đồ bằng cách sử dụng các mối quan hệ nút. Trong Bảng Cheat đính kèm, bạn sẽ thấy danh sách các phương pháp truy vấn được sử dụng phổ biến nhất.
Làm sạch dữ liệu với Python Cheat Sheet
Trong bảng tóm tắt này, chúng tôi đi từ việc phát hiện và xử lý dữ liệu bị thiếu, xử lý các bản sao và tìm giải pháp cho các bản sao, phát hiện ngoại lệ, mã hóa nhãn và mã hóa một lần các tính năng phân loại, đến các phép biến đổi, chẳng hạn như chuẩn hóa MinMax và chuẩn hóa tiêu chuẩn. Hơn nữa, hướng dẫn này khai thác các phương thức được cung cấp bởi ba thư viện Python phổ biến nhất là Pandas, Scikit-Learn và Seaborn để hiển thị các biểu đồ.
Bảng tóm tắt luồng điều khiển Python
Trạng thái kiểm soát dòng chảy đã trải qua một chặng đường dài kể từ thời goto. Có rất nhiều mẫu thực thi phổ biến có sẵn trong phần lớn các ngôn ngữ lập trình hiện đại, mặc dù cú pháp của chúng khác nhau giữa các ngôn ngữ. Python có bộ điều khiển luồng riêng, nhìn chung khá dễ đọc và đó là điều mà bảng cheat mới nhất của chúng tôi tập trung vào. Hãy sẵn sàng tìm hiểu cách kiểm soát luồng và có tài liệu tham khảo hữu ích để tiến về phía trước khi bạn chinh phục thế giới mã hóa.
Tiện ích mở rộng AI Chrome dành cho nhà khoa học dữ liệu Cheat Sheet
Việc lựa chọn các công cụ được trình bày trong bảng cheat này bao gồm SciSpace Copilot, một trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để giúp bạn hiểu văn bản, toán học và bảng biểu trong tài liệu khoa học. Firefly, một trợ lý AI được cung cấp bởi GPT-4, cũng được giới thiệu. Công cụ mang tính cách mạng này có thể lướt web và tóm tắt nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm các bài viết, video YouTube và email với hiệu quả như con người. Và hơn thế nữa.
Công cụ Python tốt nhất để xây dựng bảng cheat ứng dụng AI sáng tạo
Một số điểm nổi bật được đề cập bao gồm OpenAI để truy cập các mô hình như ChatGPT, Transformers để đào tạo và tinh chỉnh, Gradio để nhanh chóng xây dựng giao diện người dùng cho các mô hình demo, LangChain để kết nối nhiều mô hình lại với nhau và LlamaIndex để nhập và quản lý dữ liệu riêng tư. Nhìn chung, bảng ghi chú này chứa rất nhiều hướng dẫn thực tế trong một trang. Cả những người mới bắt đầu muốn bắt đầu với Generative AI trong Python cũng như những người thực hành có kinh nghiệm đều có thể hưởng lợi từ việc có tài liệu tham khảo cô đọng này về các công cụ và thư viện tốt nhất trong tầm tay.
Với LangChain, các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng dựa trên ngôn ngữ AI có khả năng mà không cần phát minh lại bánh xe. Cấu trúc có thể kết hợp của nó giúp dễ dàng kết hợp và kết hợp các thành phần như LLM, mẫu lời nhắc, công cụ bên ngoài và bộ nhớ. Điều này tăng tốc quá trình tạo nguyên mẫu và cho phép tích hợp liền mạch các khả năng mới theo thời gian. Cho dù bạn đang tìm cách tạo một chatbot, bot QA hay tác nhân suy luận nhiều bước, LangChain cung cấp các nền tảng để lắp ráp AI tiên tiến một cách nhanh chóng.
Bảng tóm tắt liên kết đến các hướng dẫn cho từng dự án, hướng dẫn triển khai từng bước tận dụng lời nhắc hội thoại của ChatGPT. Các điểm nổi bật bao gồm việc sử dụng ChatGPT cho mô hình phân loại phê duyệt khoản vay, trình phân tích cú pháp sơ yếu lý lịch, trình dịch ngôn ngữ theo thời gian thực, phân tích dữ liệu khám phá và thậm chí tích hợp các khả năng của nó vào Google Trang tính. Cho dù bạn là người mới sử dụng ChatGPT hay đang tìm cách vượt qua các ranh giới của nó, bộ sưu tập dự án này đóng vai trò là bệ phóng để tăng năng suất và đẩy nhanh quá trình phát triển được hỗ trợ bởi AI.
Matthew Mayo (@ mattmayo13) có bằng Thạc sĩ về khoa học máy tính và bằng tốt nghiệp về khai thác dữ liệu. Với tư cách là Tổng biên tập của KDnuggets, Matthew đặt mục tiêu làm cho các khái niệm khoa học dữ liệu phức tạp có thể tiếp cận được. Mối quan tâm nghề nghiệp của anh bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán học máy và khám phá AI mới nổi. Anh ấy được thúc đẩy bởi sứ mệnh dân chủ hóa kiến thức trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Matthew đã viết mã từ năm 6 tuổi.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.kdnuggets.com/the-kdnuggets-2023-cheat-sheet-collection?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-kdnuggets-2023-cheat-sheet-collection
