Chuyển đến nội dung chính
Trang chủPython

Khóa học

Phân tích dữ liệu khám phá trong Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 04, 2026
Học cách khám phá, trực quan hóa và trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu khám phá (EDA) trong Python.
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
PythonExploratory Data Analysis
4 gio
14 video
49 Bài tập
4,150 XP
110K+
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


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

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Bạn có một bộ dữ liệu thú vị — vậy bắt đầu phân tích từ đâu? Khóa học này sẽ hướng dẫn quy trình khám phá và phân tích dữ liệu, từ việc hiểu những gì có trong một bộ dữ liệu đến cách đưa các phát hiện từ quá trình khám phá vào quy trình làm việc khoa học dữ liệu.

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 Seaborn
1

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.
Bắt Đầu Chương
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!
Bắt Đầu Chương
3

Các mối quan hệ trong dữ liệu

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!
Bắt Đầu Chương
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 ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng 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 chọn

hoặc


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.