Pandas

Thực hiện cohort-analysis cho các chỉ số giữ chân người dùng, suy giảm mức độ tương tác và mức độ chấp nhận tính năng theo từng cohort. Skill cohort-analysis này được thiết kế cho các quy trình Data Analysis cần xác thực dữ liệu, tính toán, trực quan hóa và rút ra insight rõ ràng từ dữ liệu hành vi người dùng có cấu trúc.

detecting-beaconing-patterns-with-zeek giúp phân tích các khoảng thời gian trong Zeek `conn.log` để phát hiện beaconing kiểu C2. Kỹ năng này dùng ZAT, nhóm các luồng theo nguồn, đích và cổng, rồi chấm điểm các mẫu có độ dao động thấp bằng các kiểm tra thống kê. Phù hợp cho SOC, threat hunting, ứng phó sự cố, và các quy trình Security Audit cần detecting-beaconing-patterns-with-zeek.

analyzing-api-gateway-access-logs giúp phân tích log truy cập API Gateway để phát hiện BOLA/IDOR, vượt giới hạn tốc độ, quét thông tin xác thực và các попытоп?

Seaborn là một skill seaborn dành cho trực quan hóa thống kê trong Python, với đầu vào thân thiện với pandas và thiết lập mặc định rất tốt. Dùng nó khi cần khám phá nhanh phân phối, mối quan hệ, so sánh theo nhóm, box plot, violin plot, pair plot và heatmap. Dựa trên matplotlib để tạo biểu đồ tĩnh, sẵn sàng cho xuất bản.

scikit-learn giúp bạn xây dựng các quy trình machine learning cổ điển trong Python. Hãy dùng kỹ năng scikit-learn này cho phân loại, hồi quy, phân cụm, tiền xử lý, đánh giá mô hình, tinh chỉnh siêu tham số và pipelines. Đây là hướng dẫn scikit-learn thực tế cho dữ liệu bảng và phát triển mô hình có thể lặp lại.

pydeseq2 là một kỹ năng DESeq2 bằng Python cho phân tích biểu hiện gen khác biệt từ bulk RNA-seq. Dùng nó để so sánh các điều kiện, xây dựng mô hình một nhân tố hoặc nhiều nhân tố, áp dụng kiểm định Wald và hiệu chỉnh FDR, đồng thời tạo biểu đồ volcano hoặc MA trong các quy trình làm việc với pandas và AnnData.

Skill geopandas dành cho phân tích dữ liệu vector địa lý bằng Python, bao gồm shapefile, GeoJSON và GeoPackage. Dùng để đọc, làm sạch, nối, tạo vùng đệm, cắt, chuyển hệ tọa độ và xuất dữ liệu không gian với ít phải đoán mò hơn.

chdb-datastore là một kỹ năng tương thích với pandas, phục vụ phân tích dữ liệu nhanh với DataStore API dựa trên ClickHouse. Kỹ năng này hỗ trợ kết nối file, cơ sở dữ liệu và cloud, join giữa nhiều nguồn dữ liệu, cùng các thay đổi mã tối thiểu cho workflow kiểu pandas. Hãy dùng hướng dẫn chdb-datastore này khi bạn cần một lớp phân tích cắm vào là chạy cho các tập dữ liệu lớn hơn.