Data Science Tutorials

เรียนรู้การใช้ n8n เพื่อสร้างเอเจนต์ AI สำหรับทำงานอัตโนมัติในการประมวลผลอีเมล และสร้างเอเจนต์ RAG (retrieval-augmented generation) สำหรับตอบคำถามจากเอกสาร

เรียนรู้ตัวเลือกการแสดงข้อมูลเชิงภาพต่าง ๆ ของ Excel ที่ช่วยวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

ค้นพบวิธีสร้างกราฟิกตั้งแต่ง่ายไปจนถึงซับซ้อนด้วยโมดูล turtle ของ Python เรียนรู้คำสั่งสำคัญและสร้างโปรเจกต์เชิงโต้ตอบที่ทำให้ไอเดียมีชีวิต สำรวจเฟร็กทัล แอนิเมชัน และงานออกแบบสร้างสรรค์ พร้อมฝึกพื้นฐาน Python ให้เชี่ยวชาญ

ค้นพบวิธีเขียนฟังก์ชัน Python ที่นำกลับมาใช้ซ้ำและมีประสิทธิภาพ เชี่ยวชาญพารามิเตอร์ คำสั่ง return และหัวข้อขั้นสูงอย่างฟังก์ชันแลมบ์ดา จัดโค้ดให้เป็นระเบียบยิ่งขึ้นด้วย main() และแนวปฏิบัติที่ดีอื่น ๆ

รัน Qwen3.6 27B บน RTX 3090 และเรียนรู้ว่า Multi-Token Prediction (MTP) กับ llama.cpp จะช่วยเร่งความเร็วการอนุมาน LLM แบบโลคัลได้เกือบ 2 เท่าโดยไม่ต้องอัปเกรด GPU

สร้างผู้ฝึกสอนออกกำลังกายด้วย Python ที่บันทึกการออกกำลังกาย จดจำประวัติผู้ใช้ด้วย Supermemory และแนะนำเซสชันเฉพาะบุคคลข้ามการรันเอเจนต์ AI แยกกัน

ทำความเข้าใจว่า Perplexity Computer คืออะไร ซับเอเจนต์แบบขนานทำงานอย่างไร เครดิตมีต้นทุนเท่าใดจากการทดสอบจริง และแพลน Pro กับ Max เหมาะกับเวิร์กโฟลวิจัยจริงแค่ไหน

สร้างเอเจนต์ AI ด้วย Kimi K2.6, Olostep และ OpenAI Agents SDK ที่อ่านเรซูเม่ของคุณ ค้นหางานที่เปิดรับ คัดกรองสัญญาณรบกวน และบอกชัดเจนว่าควรสมัครที่ไหน

เรียนรู้วิธีรันโมเดล DeepSeek V4 Flash ฉบับเต็มบน GPU เดียว ด้วยบิลด์ llama.cpp ที่ปรับแต่งและไฟล์ GGUF ที่รองรับ ในบทเรียนแบบลงมือทำนี้

ปรับแต่ง Claude Code ในเทอร์มินัลด้วยสิทธิ์, CLAUDE.md, โหมดวางแผน, /loop, ฮุกส์, /voice และการติดตามต้นทุน ทั้ง 7 อัปเกรดที่คุ้มค่าอย่างรวดเร็ว

คู่มือนี้พาคุณทำตามทีละขั้นด้วยวิธีที่ปลอดภัยโดยใช้สูตร และทางเลือกการผสานเพื่อการแสดงผล เพื่อช่วยจัดรูปแบบเวิร์กชีตโดยไม่ทำให้ข้อมูลเสียหาย

คู่มือเชิงแนวคิดเกี่ยวกับ kernel trick — คืออะไร ช่วยให้ SVM และโมเดลเชิงเคอร์เนลอื่นๆ ทำงานได้อย่างไร และเมื่อใดควรใช้เหนือแนวทางการสร้างแบบจำลองไม่เป็นเชิงเส้นอื่นๆ