Lớp học tiền xử lý dữ liệu

ProtonX

Học viên sẽ được tìm hiểu về các phương pháp biểu diễn dữ liệu như biểu đồ, biểu đồ hình học, biểu đồ mạng và biểu đồ dạng cây. Họ sẽ học cách sử dụng các biểu đồ này để biểu thị dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Biểu diễn dữ liệu

Học viên sẽ được hướng dẫn về cách xử lý dữ liệu thiếu, bao gồm các phương pháp như điền giá trị bị thiếu dựa trên các giá trị có sẵn, sử dụng mô hình dự đoán để dự báo giá trị bị thiếu và loại bỏ các dòng dữ liệu chứa giá trị bị thiếu quá nhiều.

Sửa chữa dữ liệu thiếu

Học viên sẽ được giới thiệu với các phương pháp loại bỏ nhiễu từ dữ liệu, bao gồm việc sử dụng các công cụ thống kê như độ lệch chuẩn và phân tích hồi quy để phát hiện và xử lý các giá trị nhiễu không hợp lý.

Loại bỏ nhiễu

Học viên sẽ học cách xử lý dữ liệu không chính xác, bao gồm việc kiểm tra tính nhất quán và tính toàn vẹn của dữ liệu, xử lý các giá trị bị sai biệt và xử lý các giá trị bị trùng lặp.

Xử lý dữ liệu không chính xác

Học viên sẽ được giới thiệu với các công cụ và kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu phổ biến trong ngành công nghiệp như pandas, numpy và scikit-learn. Họ sẽ được hướng dẫn cách sử dụng các công cụ này để thực hiện các phương pháp tiền xử lý dữ liệu.

Công cụ và kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu

Học viên sẽ học cách tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu bằng cách thực hiện quá trình tiền xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Họ sẽ được giới thiệu với các phương pháp tối ưu hóa như lọc dữ liệu, tái cấu trúc dữ liệu và tạo biến tính năng mới.

Tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu

Học viên sẽ được hướng dẫn về các bước cơ bản trong quy trình tiền xử lý dữ liệu, từ việc thu thập dữ liệu, kiểm tra tính nhất quán và tính toàn vẹn, sửa chữa dữ liệu thiếu, loại bỏ nhiễu và xử lý dữ liệu không chính xác. Họ sẽ được hướng dẫn cách thực hiện các bước này theo đúng thứ tự và với hiệu quả cao nhất.

Quy trình tiền xử lý dữ liệu

Giới thiệu về các phương pháp biểu diễn dữ liệu, bao gồm biểu đồ, hình ảnh, bảng và văn bản. Đặc biệt, nêu rõ cách lựa chọn và sử dụng biểu diễn phù hợp với từng loại dữ liệu.

Hướng dẫn các phương pháp và công cụ để xác định và sửa chữa dữ liệu thiếu, bao gồm các phương pháp điền giá trị trung bình, giá trị rồi điền, giá trị phổ biến, hoặc sử dụng mô hình dự đoán để điền các giá trị còn thiếu.

Đưa ra các kỹ thuật và công cụ để phát hiện và loại bỏ nhiễu từ dữ liệu, bao gồm smoothening, filtering và interpolation.

Giải thích quá trình xử lý và làm sạch dữ liệu không chính xác bằng cách chọn, áp dụng các phương pháp thích hợp để tìm và sửa lỗi dữ liệu.

Giới thiệu và hướng dẫn sử dụng các công cụ và kỹ thuật phổ biến trong tiền xử lý dữ liệu như Python, R, Excel và Power BI.

Giới thiệu các phương pháp để tối ưu hóa quá trình tiền xử lý dữ liệu nhằm gia tăng hiệu suất và độ chính xác của quá trình phân tích dữ liệu.

Hướng dẫn các bước cần thiết để xây dựng quy trình tiền xử lý dữ liệu, từ việc thu thập dữ liệu, kiểm tra và loại bỏ dữ liệu không chính xác, xử lý dữ liệu thiếu đến việc biểu diễn dữ liệu.