Seaborn

Skill shap dành cho khả năng diễn giải mô hình và AI có thể giải thích. Dùng để hiểu dự đoán, tính đóng góp của đặc trưng, chọn biểu đồ SHAP và gỡ lỗi hành vi mô hình trong phân tích dữ liệu cho các mô hình cây, tuyến tính, deep learning và mô hình hộp đen.

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.

scientific-visualization là một meta-skill dành cho các hình vẽ sẵn sàng cho công bố khoa học. Hãy dùng nó cho các biểu đồ nộp tạp chí với bố cục nhiều panel, chú thích mức ý nghĩa thống kê, thanh sai số, bảng màu thân thiện với người mù màu, và định dạng theo phong cách Nature/Science/Cell. Skill này điều phối matplotlib, seaborn và plotly cho công việc scientific-visualization trong Data Visualization.