Hộ gia đình du khách Ireland (Số) theo nhóm tuổi của người tham chiếu, loại chỗ ở và năm điều tra dân số

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, tên là *employee_data.csv*, chứa dữ liệu mô phỏng của 400 nhân viên làm việc trong các vị trí liên quan đến công nghệ thông tin. Dữ liệu bao gồm thông tin về giới tính, số năm kinh nghiệm, chức vụ và mức lương của từng nhân viên. Bộ dữ liệu nhằm phản ánh phân phối và sự biến động thực tế trong ngành IT, đặc biệt là xu hướng tăng lương theo kinh nghiệm và vai trò công việc cụ thể. Bộ dữ liệu này được tạo ra bằng thư viện Faker trong Python, cho phép tạo dữ liệu giả chân thực cho...

Bộ dữ liệu bao gồm:Giới thiệu:Giới thiệu dự án và bộ dữ liệu, làm rõ mục tiêu phân tích mức lương trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.Phân tích dữ liệu:Tóm tắt các phát hiện chính từ phân tích, bao gồm xu hướng lương dựa trên các yếu tố như chức danh công việc, mức độ kinh nghiệm và quy mô công ty.*Trực quan hóa dữ liệu:Nêu bật các trực quan quan trọng được sử dụng để trình bày dữ liệu, chẳng hạn như biểu đồ thanh để so sánh mức lương và biểu đồ hộp để phân tích phân phối lương. Kết luận với những...

Bộ dữ liệu này bao gồm các tiêu đề bài viết được thu thập từ ba blog lớn về khoa học dữ liệu, nhằm cung cấp một nguồn tài liệu phong phú để hiểu về các xu hướng và thay đổi hiện tại trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu và phát triển phần mềm. Dữ liệu được thu thập cẩn thận bằng Selenium để quét các trang web, đảm bảo một bộ sưu tập toàn diện các bài viết gần đây.