Khóa học
Phân tích dữ liệu khám phá trong Python
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 04, 2026
PythonExploratory Data Analysis4 gio14 video49 Bài tập4,150 XP110K+Giấy chứng nhận Thành tích
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích
Đào tạo một đội ngũ?
Dùng thử cho Doanh nghiệpMô tả khóa học
Sử dụng dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp và giá vé máy bay, bạn sẽ dùng Python để tóm tắt và kiểm định dữ liệu, tính toán, phát hiện và thay thế giá trị khuyết, cũng như làm sạch cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại. Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ tạo các trực quan hóa đẹp mắt với Seaborn để hiểu các biến và mối quan hệ giữa chúng.
Cuối cùng, khóa học sẽ cho thấy cách các phát hiện từ quá trình khám phá đóng góp vào quy trình khoa học dữ liệu bằng cách tạo đặc trưng mới, cân bằng đặc trưng phân loại và xây dựng giả thuyết từ các phát hiện.
Kết thúc khóa học, bạn sẽ tự tin thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) trong Python. Bạn sẽ có thể trình bày trực quan các phát hiện của mình và đề xuất các bước tiếp theo để khai thác insight từ dữ liệu!Video có phụ đề trực tiếp; bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video. Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên.Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt điểm 70% trong bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể chuyển đến bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục gọi chú ý về tín chỉ CPE ở bên phải.
Điều kiện tiên quyết
Introduction to Statistics in PythonIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Làm quen với một bộ dữ liệu
Cách tốt nhất để tiếp cận một bộ dữ liệu mới là gì? Học cách kiểm định và tóm tắt dữ liệu phân loại và dữ liệu số, đồng thời tạo trực quan hóa bằng Seaborn để truyền đạt phát hiện của bạn.
2
Làm sạch dữ liệu và bù khuyết
Khám phá và phân tích dữ liệu thường đi kèm giá trị khuyết, kiểu dữ liệu sai và ngoại lệ. Ở chương này, bạn sẽ học các kỹ thuật xử lý những vấn đề đó và tối ưu hóa quy trình EDA!
3
Các mối quan hệ trong dữ liệu
Các biến trong bộ dữ liệu không tồn tại riêng lẻ; chúng có mối liên hệ với nhau. Trong chương này, bạn sẽ xem xét quan hệ giữa dữ liệu số, phân loại và cả DateTime, khám phá hướng và độ mạnh của các mối quan hệ cũng như cách trực quan hóa chúng.
4
Biến phân tích khám phá thành hành động
Phân tích dữ liệu khám phá là bước quan trọng trong quy trình khoa học dữ liệu, nhưng chưa phải là điểm dừng! Giờ là lúc học các kỹ thuật và cân nhắc giúp bạn tiếp tục dự án một cách hiệu quả sau khi đã khám phá xong!
Phân tích dữ liệu khám phá trong Python
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích dữ liệu khám phá trong Python ngay hôm nay!
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.