Vua khóa học xin hân hạnh chia sẻ Khóa Học Data Pre-processing and Analysis Tiền xử lý và phân tích dữ liệu

Xin lưu ý: Nếu bạn có điều kiện, hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả và đội ngũ làm khóa học để họ có thể mang tới nhiều hơn những khóa học chất lượng nhé!

Tóm tắt khóa học:

Khóa học này cung cấp cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để thực hiện việc tiền xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng các công cụ và thư viện mạnh mẽ của Python như Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, pandas profiling, dataprep, khóa học sẽ trang bị học viên với các kỹ thuật khai thác dữ liệu và biến đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có định dạng dễ hiểu và thân thiện hơn.

Nội dung khóa học bao gồm:

Các khái niệm cơ bản về tiền xử lý và phân tích dữ liệu.
Sử dụng Numpy và Scipy để làm việc với mảng và dữ liệu khoa học.
Sử dụng Pandas để làm việc với dữ liệu dạng bảng.
Biến đổi dữ liệu thô, chuẩn hóa dữ liệu và xử lý giữ liệu thiếu.
Sử dụng Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu.
Sử dụng pandas profiling và dataprep để tự động phân tích và xử lý dữ liệu.
Áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý và phân tích dữ liệu trong các tình huống thực tế.

Khóa học không chỉ giới thiệu các khái niệm cơ bản mà còn hướng dẫn cách sử dụng các công cụ và thư viện mạnh mẽ để thực hiện tiền xử lý và phân tích dữ liệu. Với kiến thức từ khóa học, học viên sẽ trang bị cho mình khả năng tạo ra thông tin hữu ích và giá trị từ các tập dữ liệu khác nhau, đồng thời nắm vững các kỹ thuật cơ bản và cần thiết để xử lý dữ liệu hiệu quả.

Với khóa học này, bạn sẽ học được:

✅ Hiểu và vận dụng các bước trong quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing) khi triển khai dự án Data Science

✅ Nắm được quy trình và kỹ thuật phân tích dữ liệu (Data Analysis)

✅ Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis – EDA) để có cái nhìn ban đầu về dữ liệu, xác định các yếu tố quan trọng trong bộ dữ liệu

✅ Thực hiện các thao tác làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

✅ Áp dụng linh hoạt các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu (Data Standardization) khác nhau tùy vào các bộ dữ liệu và yêu cầu của dự án

✅ Tạo các tính năng cần thiết (Feature Engineering)

✅ Tiền xử lý dữ liệu tiếng Anh, tiếng Việt

✅ Phân tích, triển khai và đánh giá mô hình phân tích dữ liệu

✅ Giải thích kết quả từ các phân tích dữ liệu

✅ Quy trình quản lý phân tích dữ liệu hiệu quả

✅ Sử dụng thư viện mã nguồn mở sklearn để triển khai một số thuật toán Machine Learning

✅ Kết hợp trực quan hóa dữ liệu, kết quả thống kê để tạo các báo cáo phân tích dữ liệu mạch lạc, thuyết phục

Danh sách bài học:

Giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu (Data Analysis)

Quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)

Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis – EDA)

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Chuẩn hóa dữ liệu (Data Standardization)

Tạo thuộc tính (Feature Engineering)

Tiền xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)

Xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Dataset)

Model deployment (triển khai model) – Linear Regression

Logistic Regression

Cảm ơn bạn vì đã chăm chỉ học tập. Vua khóa học xin chúc bạn học tập tốt và áp dụng hiệu quả những kiến thức đã học để tạo ra thêm nhiều giá trị cho bản thân, tổ chức, cộng đồng và xã hội nhé!