Khóa Học Data Pre-processing and Analysis: Tiền xử lý và phân tích dữ liệu

Share Khóa Học Data Pre-processing and Analysis Tiền xử lý và phân tích dữ liệu

Share Khóa Học Data Pre-processing and Analysis: Tiền xử lý và phân tích dữ liệu bao gồm video và tài liệu mới nhất đến thời điểm hiện tại. khóa học cung cấp cho học viên (HV) các kiến thức và kỹ năng cần thiết khi thực hiện việc tiền xử lý và phân tích dữ liệu, trang bị cho HV những kỹ thuật khai thác dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có định dạng dễ hiểu, cung cấp cho HV các thư viện tiền xử lý và phân tích dữ liệu mạnh mẽ và ưu việt của Python như Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, pandas profiling, dataprep…

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học

✅ Hiểu và vận dụng các bước trong quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing) khi triển khai dự án Data Science

✅ Nắm được quy trình và kỹ thuật phân tích dữ liệu (Data Analysis)

✅ Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis – EDA) để có cái nhìn ban đầu về dữ liệu, xác định các yếu tố quan trọng trong bộ dữ liệu

✅ Thực hiện các thao tác làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

✅ Áp dụng linh hoạt các kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu (Data Standardization) khác nhau tùy vào các bộ dữ liệu và yêu cầu của dự án

✅ Tạo các tính năng cần thiết (Feature Engineering)

✅ Tiền xử lý dữ liệu tiếng Anh, tiếng Việt

✅ Phân tích, triển khai và đánh giá mô hình phân tích dữ liệu

✅ Giải thích kết quả từ các phân tích dữ liệu

✅ Quy trình quản lý phân tích dữ liệu hiệu quả

✅ Sử dụng thư viện mã nguồn mở sklearn để triển khai một số thuật toán Machine Learning

✅ Kết hợp trực quan hóa dữ liệu, kết quả thống kê để tạo các báo cáo phân tích dữ liệu mạch lạc, thuyết phục

Nội Dung Khóa Học

Giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu (Data Analysis)

Quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)

Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis – EDA)

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Chuẩn hóa dữ liệu (Data Standardization)

Tạo thuộc tính (Feature Engineering)

Tiền xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)  

Xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Dataset)

Model deployment (triển khai model) – Linear Regression 

Logistic Regression