Làm sạch dữ liệu với Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 12, 2025

Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!

Mô tả khóa học

Khám phá cách làm sạch dữ liệu trong Python

Thường được cho rằng các nhà khoa học dữ liệu dành 80% thời gian của họ cho việc làm sạch và xử lý dữ liệu, và chỉ 20% thời gian còn lại cho việc phân tích dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng đối với mọi nhà khoa học dữ liệu, vì việc phân tích dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến kết luận sai lệch.

Trong khóa học này, quý vị sẽ học cách xác định, chẩn đoán và xử lý các vấn đề liên quan đến làm sạch dữ liệu trong Python, từ cơ bản đến nâng cao. Quý vị sẽ xử lý các loại dữ liệu không phù hợp, kiểm tra xem dữ liệu có nằm trong phạm vi chính xác hay không, xử lý dữ liệu thiếu, thực hiện liên kết bản ghi và nhiều tác vụ khác!

Hướng dẫn cách làm sạch các loại dữ liệu khác nhau

Chương đầu tiên của khóa học sẽ phân tích các vấn đề dữ liệu phổ biến và cách giải quyết chúng. Quý vị sẽ bắt đầu bằng việc nắm vững các kiểu dữ liệu cơ bản và cách xử lý từng loại một cách riêng biệt. Sau đó, quý vị sẽ áp dụng các giới hạn phạm vi và loại bỏ các điểm dữ liệu trùng lặp.

Chương cuối cùng trình bày về kỹ thuật liên kết dữ liệu, một công cụ mạnh mẽ để hợp nhất nhiều bộ dữ liệu. Quý vị sẽ học cách liên kết các bản ghi bằng cách tính toán mức độ tương đồng giữa các chuỗi ký tự. Cuối cùng, quý vị sẽ áp dụng các kỹ năng mới học được để kết hợp hai bộ dữ liệu đánh giá nhà hàng thành một bộ dữ liệu chính thống nhất và sạch sẽ.

Tăng cường sự tự tin trong việc làm sạch dữ liệu

Sau khi hoàn thành khóa học, quý vị sẽ có đủ tự tin để xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau và sử dụng kỹ thuật liên kết bản ghi để hợp nhất nhiều bộ dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu. Nếu quý vị muốn tìm hiểu thêm về việc làm sạch dữ liệu trong Python và các ứng dụng của nó, vui lòng tham khảo các chủ đề sau: Chuyên gia phân tích dữ liệu sử dụng Python và nhập liệu & làm sạch dữ liệu bằng Python.

Điều kiện tiên quyết

Python Toolbox Joining Data with pandas

Các vấn đề dữ liệu thường gặp

Trong chương này, bạn sẽ học cách vượt qua một số vấn đề dữ liệu bẩn thường gặp. Bạn sẽ chuyển đổi kiểu dữ liệu, áp dụng ràng buộc phạm vi để loại bỏ các điểm dữ liệu thuộc tương lai, và xóa các điểm dữ liệu trùng lặp để tránh đếm hai lần.

Mô tả khóa học

Khám phá cách làm sạch dữ liệu trong Python

Hướng dẫn cách làm sạch các loại dữ liệu khác nhau

Tăng cường sự tự tin trong việc làm sạch dữ liệu

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Tham gia cùng .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Làm sạch dữ liệu với Python ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Làm sạch dữ liệu với Python ngay hôm nay!