Bỏ qua nội dung
  • TASTE OF KNOWLEDGE
    • Giới thiệu
    • -
    • TASTE OF KNOWLEDGE
    Taste of KnowlegdeTaste of Knowlegde
    • Menu
    • Office
      • Power Point
      • Excel
      • Word
    • Giao trinh
      • HTML
      • HTMLCSS
      • PHP
      • Xây dựng trang web
      • kiểm thử
        • testcase
        • tester
        • testlink
    • KHÓA HỌC
      • Phân tích và Trực quan hóa dữ liệu cùng Power BI
      • Data Analysic with Microsoft
      • ỨNG DỤNG MICROSOFT OFFICE 2019
      • Kỹ năng giảng dạy Trực Tuyến – Elearning
      • Tin học Đại Cương – Y Dược
      • Xay dựng trang Web với HTML và CSS
    • Data Science
      • Data Analysis
        • Phân tích hoạt động truyền thông với Tableau
        • Data analysic – Tableau
        • LookerStudio
      • Big Data
      • rapitminer
      • topic modeling
    • Giới thiệu
      • văn hóa
        • tản mạn
    • TỪ THIỆN – NỤ CƯỜI VIỆT
    • CHUYỂN ĐỔI SỐ
    • -
      • Trang chủ
      • Python

      Certified Data Science Practitioner (CDSP DSP-210) 7 Sections22 Lessons20 Weeks

      Chương trình giáo dục

      • 7 Sections
      • 22 Lessons
      • 20 Weeks
      Expand all sectionsCollapse all sections
      • Business Understanding trong Data Science: Hướng dẫn toàn diện theo CDSP DSP-210
        2 Items
        • 1.1
          CDSP DSP-210 là gì? Toàn cảnh lộ trình Data Science Practitioner
        • 1.2
          Business Problem đến Machine Learning: Bước đầu quyết định thành công dự án AI
      • ETL và Data Preparation: Nền tảng của mọi dự án Data Science
        4 Items
        • 2.1
          ETL trong Data Science: Nền tảng của mọi mô hình AI
        • 2.2
          Data Cleaning: Xử lý Missing, Duplicate và Outlier đúng cách
        • 2.3
          Data Quality và Data Bias: Hai yếu tố quyết định chất lượng mô hình
        • 2.4
          Feature Engineering: Cách tạo dữ liệu tốt hơn cho Machine Learning
      • Exploratory Data Analysis (EDA): Hướng dẫn từ cơ bản đến thực hành
        5 Items
        • 3.1
          EDA là gì? Khám phá dữ liệu trước khi xây dựng mô hình AI
        • 3.2
          10 biểu đồ Data Science giúp đọc dữ liệu nhanh và chính xác
        • 3.3
          Mean, Median, Mode và Distribution: Đọc đúng dữ liệu ngay từ đầu
        • 3.4
          Correlation, Feature Selection và PCA: Chọn đúng biến cho mô hình
        • 3.5
          Checklist EDA: 10 bước không nên bỏ qua trước Machine Learning
      • Machine Learning: Tổng hợp thuật toán và cách lựa chọn mô hình
        5 Items
        • 4.1
          Machine Learning là gì? Tổng quan các nhóm thuật toán phổ biến
        • 4.2
          3 Classification hay Regression? Cách chọn đúng thuật toán
        • 4.3
          Clustering và K-Means: Khi dữ liệu không có nhãn
        • 4.4
          Train, Validation và Test Set: Bí quyết xây dựng mô hình chính xác
        • 4.5
          Cross Validation và Hyperparameter Tuning dành cho người mới
      • Đánh giá mô hình Machine Learning: Metrics và phương pháp kiểm thử
        2 Items
        • 5.1
          Accuracy, Precision, Recall và F1 Score: Hiểu đúng các chỉ số đánh giá
        • 5.2
          onfusion Matrix, ROC-AUC và Overfitting qua ví dụ thực tế
      • MLOps và triển khai AI: Từ phát triển đến vận hành
        2 Items
        • 6.1
          MLOps là gì? Đưa mô hình AI từ Notebook lên Production
        • 6.2
          Docker, MLflow và Kubernetes trong triển khai Machine Learning
      • Data Storytelling và Explainable AI: Truyền đạt giá trị từ dữ liệu
        2 Items
        • 7.1
          Data Storytelling: Biến dữ liệu thành quyết định kinh doanh
        • 7.2
          Explainable AI (XAI): SHAP, LIME và khả năng giải thích mô hình

      Mean, Median, Mode và Distribution: Đọc đúng dữ liệu ngay từ đầu

      Mean, Median, Mode & Distribution – Đọc đúng dữ liệu ngay từ đầu

      Khái niệmÝ nghĩa ngắn gọnKhi dùng
      MeanGiá trị trung bình của toàn bộ dữ liệuDữ liệu phân bố đều, ít ngoại lệ
      MedianGiá trị ở giữa sau khi sắp xếpCó ngoại lệ (Outlier), dữ liệu lệch
      ModeGiá trị xuất hiện nhiều nhấtDữ liệu phân loại (Categorical)
      DistributionHình dạng và cách dữ liệu phân bốXác định mô hình, phát hiện lệch và ngoại lệ

      Ghi nhớ nhanh

      • Mean → Average
      • Median → Middle
      • Mode → Most Frequent
      • Distribution → Shape of Data

      Mẹo thi CDSP DSP-210

      Analyze Distribution → Detect Outliers → Chọn Mean hoặc Median → Tiền xử lý dữ liệu → Huấn luyện mô hình

      Quy tắc vàng:

      • ✔️ Phân bố chuẩn (Normal Distribution) → Mean
      • ✔️ Có Outlier hoặc Skewed Distribution → Median
      • ✔️ Dữ liệu phân loại → Mode
      • ✔️ Luôn xem Distribution trước khi tính thống kê hoặc xây dựng mô hình.

      Để lại một bình luận Hủy

      10 biểu đồ Data Science giúp đọc dữ liệu nhanh và chính xác
      Trước
      Correlation, Feature Selection và PCA: Chọn đúng biến cho mô hình
      Tiếp
      Giới thiệu
      Kiến thức cho đi là kiến thức nhận về. Những chú gõ kiến miệt mài cảm nhận hương vị của Kiến Thức mỗi ngày. Toktips
      Bài viết mới
      • 12
        Th7
        IDOS Metadata Manager – Công cụ chuẩn hóa Metadata cho thư viện Markdown Chức năng bình luận bị tắt ở IDOS Metadata Manager – Công cụ chuẩn hóa Metadata cho thư viện Markdown
      • 22
        Th10
        7 Trục Quản Trị Dữ Liệu Cho Doanh Nghiệp Chức năng bình luận bị tắt ở 7 Trục Quản Trị Dữ Liệu Cho Doanh Nghiệp
      • 22
        Th10
        TRỤC QUẢN TRỊ DỮ LIỆU” (Data Management Axes) Chức năng bình luận bị tắt ở TRỤC QUẢN TRỊ DỮ LIỆU” (Data Management Axes)
      • 17
        Th11
        Bảo vệ dữ liệu trong Power BI – Power BI Data Protection Chức năng bình luận bị tắt ở Bảo vệ dữ liệu trong Power BI – Power BI Data Protection
      Đăng ký nhận bản tin mới
      Bạn nhập địa chỉ email để luôn nhận được những tin bài viết mới nhất của Toktipsvn

      Lỗi: Không tìm thấy biểu mẫu liên hệ.

      • Giới thiệu
      Giangtranvn.com
      • Office
        • Power Point
        • Excel
        • Word
      • Giao trinh
        • HTML
        • HTMLCSS
        • PHP
        • Xây dựng trang web
        • kiểm thử
          • testcase
          • tester
          • testlink
      • KHÓA HỌC
        • Phân tích và Trực quan hóa dữ liệu cùng Power BI
        • Data Analysic with Microsoft
        • ỨNG DỤNG MICROSOFT OFFICE 2019
        • Kỹ năng giảng dạy Trực Tuyến – Elearning
        • Tin học Đại Cương – Y Dược
        • Xay dựng trang Web với HTML và CSS
      • Data Science
        • Data Analysis
          • Phân tích hoạt động truyền thông với Tableau
          • Data analysic – Tableau
          • LookerStudio
        • Big Data
        • rapitminer
        • topic modeling
      • Giới thiệu
        • văn hóa
          • tản mạn
      • TỪ THIỆN – NỤ CƯỜI VIỆT
      • CHUYỂN ĐỔI SỐ
      • -