inflearn logo
inflearn logo

Thực hành Trực quan hóa dữ liệu và Dashboard với Python (Sử dụng Seaborn và Plotly Dash) Phần 2

Khóa học này tập trung vào việc phát triển kỹ năng trực quan hóa dữ liệu có thể áp dụng ngay vào thực tế, thông qua việc sử dụng Seaborn - công cụ cốt lõi trong trực quan hóa dữ liệu và Plotly/Dash để xây dựng các bảng điều khiển (dashboard) tương tác. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể đồng thời nâng cao khả năng tạo ra các tài liệu trực quan tập trung vào thông tin chi tiết (insight) và khả năng triển khai các bảng điều khiển trên nền tảng web.

4 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian 12 tháng

Python
Python
Seaborn
Seaborn
Python
Python
Seaborn
Seaborn
날개 달린 동전

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

날개 달린 동전

Đối tác tiếp thị

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Bạn có thể sử dụng hàm figure-level để trực quan hóa các mối quan hệ và mô hình dữ liệu trong nháy mắt.

  • Bạn có thể dễ dàng tạo nhiều biểu đồ bằng cách sử dụng FacetGrid, PairGrid và JointGrid.

Thực hành trực quan hóa dữ liệu và Dashboard với Python (Sử dụng Seaborn và PlotlyDash)
Phần 2. Seaborn

Hãy học các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao để thể hiện các mẫu và mối quan hệ của dữ liệu trong nháy mắt bằng ứng dụng Seaborn.

Dựa trên kiến thức cơ bản về Seaborn đã học ở Part 1,
trong khóa học này bạn sẽ sử dụng các đối tượng nâng cao như FacetGrid, PairGrid, JointGrid và các hàm figure-level
để nắm vững kỹ thuật trực quan hóa nâng cao như cấu hình nhiều subplot, trực quan hóa mối quan hệ dữ liệu, khám phá các mẫu dữ liệu.

Sau khi hoàn thành bài học này, bạn có thể triển khai các biểu đồ nâng cao hiển thị kết quả phân tích dữ liệu trong nháy mắt,
và trong Phần 3~4 tiếp theo, nội dung sẽ được mở rộng sang việc xây dựng bảng điều khiển tương tác (interactive dashboard) bằng Plotly và Dash.


🎯 Mục tiêu học tập

  • Bạn có thể sử dụng FacetGrid, PairGrid, JointGrid để cấu trúc nhiều biểu đồ con (subplot) và phân tích so sánh.

  • Nắm vững cách sử dụng các hàm figure-level như relplot, displot, catplot, jointplot, lmplot/pairplot.

  • Thông qua các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu nâng cao, bạn có thể tăng cường khả năng phân tích cho các biểu đồ tĩnh.


⚙️ Công cụ sử dụng

  • Python

  • Seaborn / Matplotlib



📂 Lộ trình học tập

Phần 1. Seaborn - FacetGrid

Sử dụng đối tượng FacetGrid để cấu trúc các subplot và so sánh mối quan hệ giữa các biến.

Phần 2. Seaborn - PairGrid

Tạo đa biểu đồ với đối tượng PairGrid và phân tích mối quan hệ theo từng trục.

Phần 3. Seaborn - JointGrid

Thông qua đối tượng JointGrid, trực quan hóa đồng thời mối quan hệ và sự phân bố giữa hai biến số.

Phần 4. Seaborn - JointGrid

Thể hiện các mẫu dữ liệu và phân phối một cách trực quan bằng các hàm figure-level như relplot, displot, catplot, jointplot, lmplot/pairplot.


✅ Mục cần kiểm tra

  • Khóa học này không cung cấp tính năng hỏi/đáp với giảng viên.

  • Tài liệu giảng dạy và giáo án có thể được tải xuống từ bài học đầu tiên [Tài liệu bài học] của phần đầu tiên.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người học đã hoàn thành Phần 1 và nắm vững các kỹ năng cơ bản về Seaborn.

  • Người muốn học các kỹ thuật hình ảnh hóa nâng cao để phân tích mối quan hệ và mô hình dữ liệu.

  • Người học có kế hoạch mở rộng sang việc xây dựng bảng điều khiển (dashboard) bằng Plotly/Dash trong tương lai.

Xin chào
Đây là usefulit

8,278,851

Học viên

6,391

Đánh giá

4.6

Xếp hạng

309

Các khóa học

Chúng tôi sẽ giúp bạn phát triển thông qua những bài giảng IT hữu ích.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

16 bài giảng ∙ (8giờ 45phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của usefulit

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

1.231.764 ₫