Bộ dữ liệu khám phá các cơ hội Khoa học dữ liệu trên LinkedIn

Giới thiệu về bộ dữ liệu:Bộ dữ liệu này gồm hai cột:  1. Số giờ học tập của sinh viên. 2. Điểm số họ đạt được.Dữ liệu này có thể được sử dụng để áp dụng hồi quy tuyến tính đơn giản nhằm dự đoán điểm số của học sinh dựa trên số giờ học tập.  Ứng dụng của bộ dữ liệu:  - Phân tích mối quan hệ giữa thời gian học tập và kết quả học tập.  - Phát triển mô hình dự đoán điểm số dựa trên thời gian học.  

LinkedIn là một nền tảng mạng lưới chuyên nghiệp được sử dụng rộng rãi và lưu trữ hàng triệu tin tuyển dụng.Bộ dữ liệu này chứa 1,3 triệu tin tuyển dụng được thu thập từ LinkedIn trong năm 2024.  Bộ dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều mục đích nghiên cứu, bao gồm:  - Phân tích thị trường lao động.- Xây dựng bản đồ kỹ năng. - Hệ thống gợi ý việc làm.  - Và các nghiên cứu khác liên quan đến tuyển dụng và xu hướng công việc.  

Bộ dữ liệu này khám phá ảnh hưởng của công việc làm thêm đến cuộc sống của sinh viên. Dữ liệu được tạo nhân tạo, nghĩa là nó được tổng hợp một cách giả lập nhưng được thiết kế để mô phỏng các mô hình và mối quan hệ trong thế giới thực. Điều này cho phép phân tích và mô hình hóa mà không làm lộ thông tin cá nhân của sinh viên thực.Nguồn dữ liệu: Được tạo nhân tạo.Mô tả dữ liệu:Bộ dữ liệu bao gồm 150 hàng (tương ứng với từng sinh viên) và 11 cột. Mỗi hàng đại diện cho một bức ảnh chụp nhanh về...

Bộ dữ liệu này chứa thông tin về hiệu suất và thành tích của sinh viên ngành Khoa học Máy tính trong nhiều môn học và hoạt động khác nhau. Nó bao gồm tổng cộng 8965 mục với 25 biến đặc trưng và không có biến mục tiêu (xem bên dưới). Tập dữ liệu bao gồm cả các biến liên tục và biến phân loại liên quan đến thành tích học tập, phát triển kỹ năng và thành tựu dự án.

Về bộ dữ liệu:Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đã dẫn đến sự xuất hiện của các chatbot hội thoại như một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giáo dục. Những tiến bộ này đã mang lại những thay đổi đáng kể trong cách sinh viên tiếp cận tài liệu học tập, giao tiếp với giảng viên và giải quyết các vấn đề học thuật. Một lĩnh vực đang nhận được sự quan tâm ngày càng tăng là hiệu quả của chatbot hội thoại trong...

Bộ dữ liệu này chứa nhật ký lưu lượng mạng được ghi lại bởi Burp-Suite, nhằm phân loại các yêu cầu web là tốt hoặc xấu dựa trên các đặc điểm của chúng. Bộ dữ liệu được thiết kế để dự đoán liệu các yêu cầu đến là hợp lệ (tốt) hay độc hại (xấu), hỗ trợ việc phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công trên nền tảng web.