Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Giờ khi đã hiểu quy trình làm việc của khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ đi sâu vào bước đầu tiên: thu thập và lưu trữ dữ liệu. Bạn sẽ học về các nguồn dữ liệu có thể khai thác, dữ liệu đó trông như thế nào, cách lưu trữ sau khi thu thập, và cách một data pipeline có thể tự động hóa quy trình.

Chuẩn bị dữ liệu là nền tảng: các nhà khoa học dữ liệu dành 80% thời gian để làm sạch và xử lý dữ liệu, và chỉ 20% để thực sự phân tích. Chương này sẽ giúp bạn chẩn đoán các vấn đề trong dữ liệu, xử lý giá trị khuyết và ngoại lệ. Sau đó, bạn sẽ học về trực quan hóa, một công cụ thiết yếu khác để vừa khám phá dữ liệu vừa truyền tải phát hiện của mình.

Ở chương cuối, chúng ta sẽ nói về thử nghiệm và dự đoán! Bắt đầu với thí nghiệm, chúng ta sẽ tìm hiểu kiểm thử A/B, rồi chuyển sang dự báo chuỗi thời gian để học cách dự đoán các sự kiện tương lai. Cuối cùng, chúng ta kết thúc với Machine Learning, tìm hiểu học có giám sát và phân cụm.