Data Visualization là gì? Share Data Visualization courses

Data Visualization cung cấp nhiều lợi ích quan trọng trong việc hiểu và truyền tải thông tin từ dữ liệu số.

Data Visualization là gì?

Data Visualization (https://en.wikipedia.org/wiki/Data_and_information_visualization) là quá trình biểu diễn dữ liệu và thông tin số hóa dưới dạng đồ họa, biểu đồ hoặc hình ảnh để hiểu và truyền tải thông tin một cách dễ hiểu và hấp dẫn. Nó giúp biểu diễn các mô hình, xu hướng, mối quan hệ và mẫu dữ liệu phức tạp thành hình ảnh trực quan, giúp người xem dễ dàng nhìn thấy và hiểu được thông tin.

Data Visualization là một phần quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu và truyền đạt thông tin. Khi được biểu diễn một cách trực quan, dữ liệu có thể truyền tải những ý nghĩa và câu chuyện phức tạp một cách rõ ràng và nhanh chóng. Nó giúp nhìn thấy các xu hướng, biến đổi và tương quan trong dữ liệu một cách dễ dàng, từ đó hỗ trợ quyết định và phân tích thông tin hiệu quả.

Các công cụ và kỹ thuật Data Visualization phổ biến bao gồm biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, sơ đồ mạng, bản đồ, biểu đồ phân tán và biểu đồ bản đồ nhiệt, cùng với các công nghệ mới như thực tế ảo và thực tế tăng cường. Sử dụng các công cụ này, người dùng có thể khám phá dữ liệu, phân tích xu hướng và tương quan, và truyền tải thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.

Mình có chia sẻ rất nhiều khóa học về top các công cụ giúp tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu ở 2 bài viết sau:

Tại sao cần Data Visualization?

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng Data Visualization:

Hiểu dữ liệu một cách rõ ràng: Visualization giúp chúng ta nhìn thấy mẫu dữ liệu và các mối quan hệ giữa các yếu tố một cách dễ dàng hơn. Bằng cách biểu diễn dữ liệu thành các đồ thị, biểu đồ, biểu đồ hình ảnh hoặc biểu đồ khác, chúng ta có thể nhìn thấy các xu hướng, biến đổi và biểu đồ của dữ liệu một cách rõ ràng.
Phát hiện thông tin tiềm ẩn: Bằng cách sử dụng Data Visualization, chúng ta có thể phát hiện ra thông tin tiềm ẩn và những câu chuyện nằm sau dữ liệu. Điều này có thể giúp chúng ta tạo ra những hiểu biết sâu sắc về một vấn đề hoặc hiểu rõ hơn về mô hình và quy luật tồn tại trong dữ liệu.
Truyền tải thông tin một cách hiệu quả: Một hình ảnh đồ họa hoặc biểu đồ đáng chú ý hơn một bảng số liệu khô khan. Visualization giúp truyền tải thông tin một cách trực quan và hấp dẫn hơn. Điều này rất hữu ích khi chúng ta muốn trình bày dữ liệu cho khán giả không chuyên hoặc khi chúng ta muốn truyền tải thông tin phức tạp một cách nhanh chóng và dễ hiểu.
Hỗ trợ ra quyết định: Visualization cung cấp một cái nhìn toàn diện và dễ hiểu về dữ liệu, giúp chúng ta đưa ra quyết định thông minh. Bằng cách hiểu rõ hơn về dữ liệu và mối quan hệ giữa các yếu tố, chúng ta có thể tăng cường khả năng dự đoán, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Giao tiếp hiệu quả: Visualization là một công cụ mạnh mẽ để giao tiếp thông tin dữ liệu giữa các thành viên trong nhóm làm việc. Bằng cách sử dụng biểu đồ và đồ họa, chúng ta có thể chia sẻ và trình bày dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu, giúp cải thiện sự hiểu biết và sự tương tác trong nhóm.
Phát hiện lỗi và vấn đề: Visualization giúp chúng ta nhận ra lỗi hoặc vấn đề trong dữ liệu một cách nhanh chóng. Bằng cách hiển thị dữ liệu một cách trực quan, chúng ta có thể phát hiện ra các giá trị ngoại lệ, sự khác biệt không thường xuyên và các vấn đề khác trong dữ liệu.

Tóm lại, Data Visualization là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta hiểu và truyền tải thông tin từ dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu. Nó giúp chúng ta phát hiện thông tin tiềm ẩn, hỗ trợ ra quyết định và truyền tải thông tin một cách hiệu quả, đồng thời cải thiện khả năng giao tiếp và phát hiện lỗi trong dữ liệu.

Các loại trực quan hóa dữ liệu

Có nhiều loại trực quan hóa dữ liệu phổ biến mà không chỉ giới hạn ở các biểu đồ thanh hoặc biểu đồ hình tròn đơn giản. Dưới đây là một số loại trực quan hóa dữ liệu phổ biến:

Biểu đồ: Biểu đồ là một hình ảnh biểu diễn dữ liệu thông qua các điểm, đường, thanh, cột hoặc các hình dạng khác. Các loại biểu đồ phổ biến bao gồm biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ hình tròn, biểu đồ bánh và biểu đồ kết hợp.
Bảng: Bảng là một cách trực quan để hiển thị dữ liệu theo dạng bảng. Nó cho phép so sánh các giá trị, xem các mẫu và tìm kiếm thông tin trong một cấu trúc rõ ràng.
Đồ thị: Đồ thị là một dạng trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các nút và các kết nối giữa chúng. Đồ thị thường được sử dụng để hiển thị các mối quan hệ và sự tương tác giữa các phần tử dữ liệu.
Bản đồ: Bản đồ trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các khu vực địa lý và các yếu tố liên quan. Nó giúp hiển thị thông tin về địa lý, phân bố đặc điểm và mối quan hệ không gian của dữ liệu.
Infographics: Infographics là một cách kết hợp hình ảnh, biểu đồ, đồ họa và văn bản để truyền tải thông tin một cách trực quan và hấp dẫn. Nó thường được sử dụng để trình bày dữ liệu phức tạp một cách dễ hiểu.
Dashboard: Dashboard là một giao diện trực quan tổng hợp các thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu và trực quan hóa chúng thành các biểu đồ, đồ thị, bản đồ và bảng. Dashboard giúp người dùng nắm bắt tổng quan và theo dõi các chỉ số quan trọng một cách dễ dàng.

Những loại trực quan hóa dữ liệu này cung cấp các cách tiếp cận và phương pháp khác nhau để hiển thị thông tin một cách trực quan và dễ hiểu. Sự lựa chọn phụ thuộc vào mục tiêu trực quan hóa dữ liệu và loại dữ liệu mà bạn muốn truyền tải.

Công cụ Data Visualization

Có rất nhiều công cụ Data Visualization mạnh mẽ và phổ biến hiện nay. Dưới đây là một số công cụ phổ biến trong lĩnh vực này:

Tableau: Tableau là một công cụ mạnh mẽ cho việc tạo và chia sẻ biểu đồ và bảng điều khiển tương tác. Nó cung cấp nhiều loại biểu đồ và tính năng tùy chỉnh, cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu một cách linh hoạt và tạo ra các báo cáo nhanh chóng.
Microsoft Power BI: Power BI là một nền tảng Business Intelligence của Microsoft. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra các báo cáo, biểu đồ và bảng điều khiển tương tác.
Google Data Studio: Data Studio là một công cụ miễn phí của Google cho phép bạn tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển tương tác từ dữ liệu của bạn. Nó tích hợp tốt với các dịch vụ Google khác và cho phép bạn chia sẻ và cộng tác trực tuyến với người khác.
D3.js: D3.js là một thư viện JavaScript mạnh mẽ cho việc tạo và kiểm soát các đồ họa tương tác trên web. Nó cung cấp các công cụ để vẽ các biểu đồ, biểu đồ mạng và các hiệu ứng động từ dữ liệu.
Python libraries: Trong ngôn ngữ lập trình Python, có các thư viện như Matplotlib, Seaborn và Plotly, cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và đồ thị từ dữ liệu. Đây là các công cụ phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Các công cụ Data Visualization này cung cấp các tính năng và khả năng đa dạng để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và hấp dẫn. Lựa chọn công cụ phụ thuộc vào nhu cầu của bạn, sự quen thuộc và mục tiêu của việc trực quan hóa dữ liệu.

Xem thêm: Khoá học Data Science 2023 (tổng hợp chia sẻ miễn phí)

Khóa học Data Visualization tổng hợp

Để cập nhật chia sẻ mới nhất và không bỏ lỡ đăng ký miễn phí vĩnh viễn các khóa học dưới đây, bạn có thể theo dõi Facebook Page hoặc đăng ký nhận bản tin chia sẻ premium dưới bài viết nhé.

Data Visualization in Python Masterclass™: Beginners to Pro

Visualisation in matplotlib, Seaborn, Plotly & Cufflinks, EDA on Boston Housing, Titanic, IPL, FIFA, Covid-19 Data. Source: Udemy.com

22 hours on-demand video
5 articles
1 downloadable resource
Access on mobile and TV
Full lifetime access

What you’ll learn

“Learn Complete Exploratory Data Analysis on the Latest Covid-19 Dataset
Learn EDA on Kaggle’s Boston Housing and Titanic Datasets
Learn IPL Cricket Matches and FIFA World Cup Matches Analysis and Visualization
Learn Data Visualization by Plotly and Cufflinks, Seaborn, matplotlib, and Pandas
Learn Interactive plots and visualization
Installation of python and related libraries.
Covid-19 Data Visualization
Covid-19 Dataset Analysis and Visualization in Python
Data Science Visualization with Covid-19
Use the Numpy and Pandas in data manipulation
Learn Complete Text Data EDA
Create a variety of charts, Bar Charts, Line Charts, Stacked Charts, Pie Charts, Histograms, KDE plots, Violinplots, Boxplots, Auto Correlation plots
Learn Data Analysis by Pandas.
Use the Pandas module with Python to create and structure data.
Customize graphs, modifying colors, lines, fonts, and more
Basic concepts of data visualization and its importance in data analysis
How to use Python libraries such as Matplotlib, Seaborn, and Plotly to create various types of charts and plots” Source: Udemy.com

This is a very unique course where you will learn EDA on Kaggle’s Boston Housing, Titanic and Latest Covid-19 Datasets, Text Dataset, IPL Cricket Matches of all seasons, and FIFA world cup matches with real and practical examples.

Data Scientist has been ranked the number one job on Glassdoor and the average salary of a data scientist is over $110,000 in the United States and all over the World according to Indeed! Data Science is a rewarding career that allows you to solve some of the world’s most interesting problems!

This course is designed for both beginners with some programming experience or experienced developers looking to make the jump to Data Science!

This comprehensive course is comparable to other Data Science bootcamps that usually cost thousands of dollars, but now you can learn all that information at a fraction of the cost! With over 200+ Full HD video lectures and detailed code notebooks for every lecture this is one of the most comprehensive courses on Complete Data Visualization in Python.

Source: #udemy

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today) 29.6.2023: https://www.udemy.com/course/complete-data-visualization-in-python/?couponCode=9C9AEC814C37452FD223

Data Visualization and advanced use of Matplotlib in Python

3.5 hours on-demand video
15 articles
15 downloadable resources
Access on mobile and TV
Full lifetime access

Step-by-step training for 3D and advanced visualization in python and Matplotlib (with all the codes). Source: Udemy.com

“Designing and illustrating figures and plots in 3D
Familiarity with Python libraries for data visualization
Knowledge of new and practical diagrams to visualize data in different fields
Create functions needed to draw plots professionally
Familiarity with creating, collecting and preparing data for visualization

Due to the importance of data visualization, there are many pieces of training on this subject that teach basic and preliminary data visualization. But in this course, we will teach you how to visualize your data in an advancedway in Python. In this course, we even teach 3D visualization so that you can specifically visualize your data and draw graphs using Python codes.
You can use this course to visualize your data for managers, scientific papers, work projects, university classes, personal websites, and even advertisements.
In today’s world, a lot of data is being generated on a daily basis. And sometimes to analyze this data for certain trends, and patterns may become difficult if the data is in its raw format. To overcome this data visualization comes into play. Data visualization provides a good, organized pictorial representation of the data which makes it easier to understand, observe, and analyze. In this course, we will discuss how to advanced visualize data using Python.
This is just one demonstration of the usefulness of data visualization that makes it so popular in data science. Let’s see some more reasons why data visualization is so important:
Data Visualization Discovers the Trends in Data
Data Visualization is Interactive
Data Visualization Provides a Perspective on the Data
Data Visualization Explains a Data Process
Data Visualization Strokes the Imagination
Data Visualization Tells a Data Story
Data Visualization Puts the Data into the Correct Context
Data Visualization is Educational for Users
Data Visualization Saves Time
Data Visualization Presents Data Beautifully
All of these reasons demonstrate the importance of data visualization in data science. Basically, it is a much more user-friendly method to understand the data and also demonstrates the trends and patterns in the data to other people. “

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (120 enrolls today), 08/6/2023: https://www.udemy.com/course/advanced-data-visualization-with-python/?couponCode=86359E88F2DD6F5501DE

Data Visualization with Power BI Simplified

“Unlocking the Power of Data: A Comprehensive Guide to Building Dynamic Dashboards and Visualizations with Power BI” Source: Udemy.com

“Data visualization is an essential skill for anyone who wants to understand and communicate insights from data. In today’s data-driven world, organizations need to quickly and accurately make informed decisions based on vast amounts of data. Power BI is a powerful data visualization tool that allows users to create interactive dashboards and reports that help them analyze and communicate insights from data. This short course is designed to teach you the basics of data visualization with Power BI, and provide hands-on experience with the tool.

The course will start by introducing you to the Power BI interface and its various components. You will learn how to create a data model, import data from various sources, and transform data to make it suitable for analysis. You will also learn how to create relationships between tables in your data model, and how to manage data from multiple sources.” Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (120 enrolls today), 04/7/2023: https://www.udemy.com/course/data-visualization-with-power-bi-simplified/?couponCode=F17D40F353FEA7DC6781