Bộ dữ liệu này chứa các cặp câu hỏi và câu trả lời kèm theo ngữ cảnh được trích xuất từ các bài viết giải pháp và diễn đàn thảo luận trên Kaggle. Bộ dữ liệu được tạo ra nhằm hỗ trợ tinh chỉnh Gemma, một mô hình AI, cho các nhiệm vụ hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu như trả lời câu hỏi và cung cấp hỗ trợ liên quan đến khoa học dữ liệu.

Về Bộ Dữ LiệuBộ dữ liệu này chứa thông tin chi tiết về các công việc trong lĩnh vực AI/ML và Khoa học Dữ liệu. Ngoài ra, nó bao gồm mô tả công việc và các kỹ năng quan trọng cần thiết để ứng tuyển vào từng vị trí cụ thể.

Về bộ dữ liệu:Trong nghiên cứu luận văn thạc sĩ được thực hiện bởi sinh viên Mohammed Ismail Lifta (2023-2024) tại Khoa Khoa học Máy tính, Trường Đại học Khoa học Máy tính và Toán học - Đại học Tikrit, Iraq, dữ liệu đã được thu thập từ Phòng thí nghiệm Nông nghiệp về các loại cây trồng trong nhà kính ứng dụng IoT và nhà kính truyền thống. Nghiên cứu này được hướng dẫn bởi Phó Giáo sư Wisam Dawood Abdullah, quản trị viên Học viện Mạng Cisco tại Đại học Tikrit.

Bộ dữ liệu này chứa thông tin nông nghiệp của 1.000.000 mẫu, được thiết kế để dự đoán năng suất cây trồng (tính bằng tấn trên mỗi hecta) dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Bộ dữ liệu có thể được sử dụng cho các bài toán hồi quy trong học máy, đặc biệt là để dự đoán năng suất cây trồng.Các thuộc tính trong bộ dữ liệu:  1. Region: Vùng địa lý nơi cây trồng được gieo trồng (Bắc, Đông, Nam, Tây).  2. Soil_Type: Loại đất trồng (Đất sét, Cát, Đất pha cát, Đất thịt, Đất than bùn, Đất vôi).  3. Crop:...

Tổng Quan Về bộ Dữ LiệuBộ dữ liệu này bao gồm 1119 đánh giá trên TripAdvisor về Đại học Oxford. Mỗi đánh giá chứa các thông tin như ngày đăng, nền tảng được sử dụng để đăng và loại chuyến đi.