32 chiến lược trực quan hóa dữ liệu - Lý thuyết cơ bản & thực hành dành cho người không chuyên về kỹ thuật

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

(5.0) 3 đánh giá

178 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Data literacy
Data literacy
AI
AI
Python
Python
Chart Analysis
Chart Analysis
Business Productivity
Business Productivity
Data literacy
Data literacy
AI
AI
Python
Python
Chart Analysis
Chart Analysis
Business Productivity
Business Productivity

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Tôi có thể hiểu tại sao mình cần trực quan hóa dữ liệu.

  • Bạn có thể nuôi dưỡng khả năng thấu hiểu (insight) để nhìn nhận dữ liệu và xây dựng sức thuyết phục.

  • Bạn có thể phân tích dữ liệu chỉ với một cú nhấp chuột!

Khóa học trực quan hóa dữ liệu do chính kỹ sư AI trực tiếp giảng dạy!

Chỉ cần làm theo 32 ví dụ cốt lõi, bạn cũng sẽ trở thành chuyên gia trực quan hóa dữ liệu! 😃

Là tác giả có sách bán chạy nhất (best-seller) và đã viết rất nhiều cuốn sách,


Là giảng viên đã thu hút hơn 1,500 học viên chỉ tính riêng trên Inflearn và


Chuyên gia được công nhận đến mức EBS đã sắp xếp một loạt bài giảng đặc biệt gồm 6 phần


"Khả năng giải thích công nghệ một cách dễ hiểu" chỉ bằng duy nhất điều đó

Là một chuyên gia đã thực hiện hơn 300 buổi diễn thuyết theo lời mời.


Tôi tự tin chắc chắn sẽ làm các bạn hài lòng!






"Bài giảng được thiết kế theo yêu cầu của tập đoàn đa quốc gia lớn"


Tôi đã nhận được yêu cầu giảng dạy chuyên đề về trực quan hóa dữ liệu từ một tập đoàn đa quốc gia mà ai cũng biết đến.

Trong lúc đang chăm chỉ chuẩn bị bài giảng, tôi đã nảy ra ý nghĩ này.


"Cái này, nếu gia công lại cho dễ hiểu hơn một chút thì sẽ giúp ích được cho tất cả mọi người nhỉ?"


Vì vậy, đây là bài giảng được quay với độ khó được giảm xuống đáng kể và bổ sung thêm các phần thực hành.


Bài giảng mà nhân viên của doanh nghiệp đứng đầu châu Âu trong lĩnh vực XX đang theo học

Hãy trải nghiệm khóa học này một cách thoải mái ngay tại nhà nhé!


Sau khi học về trực quan hóa dữ liệu...

Bạn sẽ có được nhãn quan để nhìn nhận dữ liệu

Trong quá trình xem qua các kỹ thuật trực quan hóa đa dạng và thực hành theo, bạn sẽ rèn luyện được khả năng nhìn nhận cách phân tích dữ liệu nào là phù hợp cho từng loại dữ liệu cụ thể.

Chiến lược để thuyết phục sẽ nảy ra trong đầu bạn

Ý nghĩa tồn tại của việc trực quan hóa dữ liệu chính là đảm bảo sức thuyết phục. Bạn có muốn sở hữu năng lực thuyết phục đồng nghiệp và cấp trên bằng những tài liệu dựa trên dữ liệu không?

Không cần biết về kiến thức thống kê hay lập trình

Chỉ cần bạn thoải mái theo dõi video như đang xem Netflix là đủ.

Thấu hiểu thế giới với độ phân giải cao hơn!

Càng biết nhiều, bạn sẽ càng thấy rõ. Khi lướt trên đại dương dữ liệu, bạn sẽ có thể nhìn thấy những điều mà trước đây mình chưa từng nhận ra!

Bạn sẽ học được những gì

Tại sao chúng ta nên học trực quan hóa dữ liệu?

  • Trong thời đại AI, tại sao chúng ta nên học trực quan hóa dữ liệu?

  • Cách trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng

  • Cái gì, hóa ra mình cũng làm được này!

Lý thuyết cơ bản cực kỳ dễ hiểu

  • Chiến lược lựa chọn kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu

  • Chiều của dữ liệu

  • Cách giảm chiều dữ liệu

Thực hành dễ đến mức ngỡ ngàng

  • Những gì có thể làm được trong Excel thì hãy làm bằng Excel!

  • Với phong cách lập trình Gemini chuyên nghiệp và gọn gàng!

  • Tạo công cụ trực quan hóa dữ liệu chỉ bằng một cú nhấp chuột dưới dạng ứng dụng web!

  • Tôi cũng sẽ giới thiệu cho bạn cách trực quan hóa dữ liệu bằng Python!

Chiến lược trực quan hóa dữ liệu 1 chiều

  • Biểu đồ cột (Histogram)

  • KDE Plot

  • Strip Plot

  • Box Plot

  • Swarm Plot

  • Violin Plot

  • ECDF

Chiến lược trực quan hóa dữ liệu 2 chiều

  • Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

  • Hồi quy

  • Biểu đồ thác nước (Waterfall Chart)

  • Biểu đồ đường (Line Chart)

  • Slope Chart

  • Biểu đồ mật độ 2D (2D Density Plot)

  • Hexabin Plot

  • Biểu đồ nhiệt (Heat Map)

  • Residual Plot

Chiến lược trực quan hóa dữ liệu cao chiều

  • Phân cụm (Clustering)

  • Phân cụm K-means

  • Clustered Heat Map

  • PCA

  • NMF

  • t-SNE

  • UMAP

  • WordCloud

  • Biểu đồ Sankey

  • Cây hướng tâm (Radial Tree)

  • Radial Tidy Tree

Lưu ý trước khi học

Tài liệu học tập

  • Cung cấp tất cả dữ liệu thực hành và ứng dụng web phân tích đã giới thiệu trong video

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn biết chiến lược để có sức thuyết phục dựa trên dữ liệu

  • Những nhà tiếp thị và nhà hoạch định muốn dễ dàng có được thông tin chi tiết (insight) từ những dữ liệu phân mảnh.

  • Người thường xuyên làm việc với dữ liệu

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Không có cũng được ạ!

Xin chào
Đây là bhban

1,743

Học viên

140

Đánh giá

22

Trả lời

4.7

Xếp hạng

4

Các khóa học

https://bhban.kr

Chương trình giảng dạy

Tất cả

27 bài giảng ∙ (3giờ 32phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • kcpark828320님의 프로필 이미지
    kcpark828320

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Nó đã giúp ích rất nhiều, ứng dụng của AI thực sự là vô tận.

    • 08zbfl3006님의 프로필 이미지
      08zbfl3006

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      33% đã tham gia

      Thật tuyệt vì bạn đã giải thích những khái niệm khó một cách dễ hiểu.

      • cj99705985님의 프로필 이미지
        cj99705985

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        33% đã tham gia

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

        Ưu đãi có thời hạn

        621.866 ₫

        63%

        1.717.534 ₫