Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, đồ thị và bản đồ là một trong những cách hiệu quả nhất để truyền đạt dữ liệu phức tạp. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách chọn kiểu trực quan hóa phù hợp nhất cho bộ dữ liệu của mình và cách diễn giải các loại biểu đồ phổ biến như biểu đồ tần suất (histogram), biểu đồ phân tán (scatter plot), biểu đồ đường (line plot) và biểu đồ cột (bar plot). Bạn cũng sẽ học các phương pháp hay nhất khi dùng màu sắc và hình dạng trong biểu đồ, cũng như cách tránh những lỗi thường gặp. Thông qua các bài tập thực hành, bạn sẽ khám phá trực quan hơn 20 bộ dữ liệu, bao gồm tuổi thọ toàn cầu, giá nhà ở Los Angeles, 100 vận động viên nổi tiếng nhất của ESPN, và những bài hát hip-hop vĩ đại nhất mọi thời đại.Các video có phụ đề trực tiếp, bạn có thể xem bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video.Bảng thuật ngữ của khóa học có ở phần tài nguyên bên phải.Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt tối thiểu 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể đi tới phần đánh giá bằng cách nhấp vào phần chú thích tín chỉ CPE ở bên phải.
Yêu cầu tiên quyết
Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Trực quan hóa phân phối
Trong chương này, bạn sẽ học giá trị của trực quan hóa, sử dụng dữ liệu thực tế về các quân chủ Anh, lương ở Úc, động vật Panama và mức tiêu thụ thuốc lá ở Mỹ để biểu diễn trực quan độ phân tán của một biến bằng biểu đồ tần suất và box plot.
2
Trực quan hóa hai biến
Bạn sẽ học cách diễn giải các biểu đồ dữ liệu và hiểu những khái niệm cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu như tương quan, quan hệ tuyến tính và thang log. Qua các bài tập tương tác, bạn cũng sẽ học cách khám phá mối quan hệ giữa hai biến liên tục bằng biểu đồ phân tán và biểu đồ đường. Bạn sẽ khám phá dữ liệu về tuổi thọ, mức độ tiếp nhận công nghệ, ca nhiễm COVID-19, và người vị thành niên phạm pháp ở Thụy Sĩ. Tiếp theo, bạn sẽ được giới thiệu hai dạng trực quan hóa phổ biến khác—biểu đồ cột và biểu đồ chấm—thường dùng để xem xét mối quan hệ giữa biến phân loại và biến liên tục. Ở đây, bạn sẽ khám phá các vận động viên nổi tiếng, dữ liệu khảo sát sức khỏe và giá Big Mac trên toàn thế giới.
3
Màu sắc và hình dạng
Đã đến lúc khiến những insight của bạn thuyết phục hơn nữa. Khám phá cách thêm màu sắc và hình dạng để đồ thị dữ liệu rõ ràng, dễ hiểu hơn, đặc biệt khi bạn làm việc với hơn hai biến cùng lúc. Bạn sẽ khám phá giá nhà ở Los Angeles, giá cổ phiếu công nghệ, lo âu toán học, những bài hát hiphop vĩ đại nhất, sở thích whisky scotch và axit béo trong dầu ô liu.
4
99 rắc rối nhưng biểu đồ không phải một trong số đó
Ở chương cuối, bạn sẽ học cách nhận diện và tránh những lỗi biểu đồ thường gặp nhất. Ví dụ, làm sao để không tạo ra biểu đồ gây hiểu lầm hoặc khó diễn giải, và liệu khán giả có hiểu điều bạn muốn truyền đạt hay không? Tất cả sẽ được làm rõ! Bạn sẽ khám phá hướng gió, tỷ lệ mắc hen suyễn và số ghế trong Hội đồng Liên bang Đức.
Tìm hiểu trực quan hóa dữ liệu
Hoàn
thành khóa học

