Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data Visualization Fundamentals - A Practical Guide

Nền Tảng Trực Quan Hóa Dữ Liệu - Hướng Dẫn Thực Hành

Nền Tảng Trực Quan Hóa Dữ Liệu - Hướng Dẫn Thực Hành

Khóa học thực tế & cơ bản về trực quan hóa dữ liệu để tạo biểu đồ và đồ thị rõ ràng, chính xác và dễ hiểu.

4.8
(9 đánh giá)
79 học viên
Giảng viên
Andrew Pach
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
2.5 giờ video
48 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Học các nguyên tắc cơ bản về Trực Quan Hóa Dữ Liệu
Chọn đúng loại biểu đồ cho dữ liệu và thông điệp của bạn
Học các nguyên tắc thiết kế Trực Quan Hóa Dữ liệu
Sử dụng màu sắc, nhãn và chú thích một cách có chủ đích
Làm gọn biểu đồ để đạt độ rõ ràng tối đa
Tránh những lỗi vẽ biểu đồ phổ biến

Yêu cầu

Có hiểu biết cơ bản với các tập dữ liệu đơn giản
Không cần kinh nghiệm trước về trực quan hóa dữ liệu hoặc thiết kế
Nếu bạn muốn thực hành - bất kỳ công cụ vẽ biểu đồ nào cũng được (PowerPoint, Excel, Sheets, công cụ BI, Tableau)

Đối tượng phù hợp

Người mới bắt đầu đến trung cấp muốn có kỹ năng trực quan hóa thực tế
Người sáng tạo muốn kể câu chuyện rõ ràng hơn với dữ liệu của họ
Bất kỳ ai trình bày hoặc giải thích dữ liệu trong báo cáo, slide hoặc bảng điều khiển
Chuyên gia kinh doanh, nhà phân tích, người làm marketing, tư vấn viên và sinh viên
Người dùng PowerPoint và Excel muốn có biểu đồ sạch sẽ và hiệu quả hơn
Bất kỳ ai muốn cải thiện tính rõ ràng, tác động và sự chuyên nghiệp của biểu đồ

Nội dung khóa học

7 phần • 48 bài giảng
1 Trực Quan Hóa Dữ Liệu là gì?
2 Bạn Có Luôn Cần Một Biểu Đồ Không?
3 Tỷ Lệ Mực Dữ Liệu - Nguyên tắc cơ bản của trực quan hóa dữ liệu
4 Tỷ Lệ Mực Dữ Liệu - Ví dụ
5 Mã Hóa & Giải Mã
6 Nhiệm Vụ Nhận Thức – Phần 1
7 Nhiệm Vụ Nhận Thức – Phần 2
8 Cần ghi nhớ điều gì?
1 Tỷ lệ và quy mô
2 Màu sắc: Chọn Bảng Màu Phù Hợp
3 Khả năng tiếp cận về màu sắc - Thang độ xám, Khiếm thị
4 Chú Thích Biểu Đồ - Trực quan hóa dữ liệu cơ bản
5 Nhãn Biểu Đồ, Trục như một Chuyên gia Trực Quan Hóa Dữ Liệu
6 Ước Lượng Dữ Liệu
7 Kỹ Thuật Làm Gọn
8 Cần ghi nhớ điều gì?
1 Định Hình Thông Tin Chi Tiết Của Bạn
2 Cấu Trúc Một Câu Chuyện
3 Bảng Điều Khiển so với Biểu Đồ Đơn cho việc kể chuyện bằng dữ liệu
1 Biến Dạng Đồ Họa
2 Hệ Số Sai Lệch
3 Tương Quan & Quan Hệ Nhân Quả
4 Thiên Kiến Dữ Liệu, Thiên Kiến Hao Hụt
5 Chuẩn Hóa Không Chính Xác
6 Tỷ Lệ Khung Hình trong Biểu Đồ Đường (Ngân hàng đến 45 độ)
7 Cắt Trục Y trong Biểu Đồ Đường
8 Thanh Sai Số
9 Cần Ghi Nhớ Điều Gì?
1 Các Danh Mục Loại Biểu Đồ Chính
2 Dữ Liệu Theo Thời Gian – Biểu Đồ Đường
3 Dữ Liệu Theo Thời Gian – Biểu Đồ Miền
4 So Sánh – Biểu Đồ Cột
5 Mối Quan Hệ – Biểu Đồ Phân Tán
6 Mối Quan Hệ – Biểu Đồ Bong Bóng
7 Phân Phối – Biểu Đồ Tần Suất
8 Phân Phối – Biểu Đồ Mật Độ
9 Phần Trong Tổng Thể – Biểu Đồ Tròn
10 Tài Chính – Biểu Đồ Thác Nước
11 Biểu Đồ Kết Hợp
12 Bản Đồ
13 Cần Ghi Nhớ Điều Gì?
1 Bài Tập #1 – Phân Tích Dữ Liệu
2 Bài Tập #1 – Xây Dựng Biểu Đồ
3 Bài Tập #1 – Xây Dựng Tiêu Đề Hành Động
4 Bài Tập #2 – Phân Tích Dữ Liệu
5 Bài Tập #2 – Xây Dựng Biểu Đồ
1 Tổng Kết Cuối Cùng & Lời Cảm Ơn
2 Bài Giảng Thưởng

Giới thiệu khóa học

PRACTICAL DATA VISUALIZATION:

This short, practical course gives you a complete foundation in data visualization and data storytelling. No fluff, no unnecessary theory—just the principles and methods that make your charts clear, accurate, and visually compelling across presentations, reports, dashboards, or any tool you use (PowerPoint, Excel, Google Sheets, BI tools, Tableau and more). I always showcase practical examples of the work I present (You can read reviews of any of my other courses on my profile).


  • Do you want to finally understand what makes a chart good—and why some visuals communicate instantly while others confuse the viewer?

  • Do you want to learn how to choose the right chart type, apply clear design rules, and present data in a way people actually understand?

  • Learn how to convey information, not just decoration


SHOWCASING EXAMPLES:

The focus of this course is practical visual communication. You will learn why certain visuals work, how viewers interpret information, and how to design charts that guide attention toward the insight you want to highlight. You will also see how a complete dataset is transformed step-by-step into effective, story-driven visuals.


What you will learn:

  • How to design visuals that prioritize clarity, accuracy, and insight

  • How viewers decode charts (and how you should encode it :), and how to design accordingly

  • The essential chart types and exactly when to use each

  • How to apply color, labels, axes, and annotations correctly

  • How to declutter charts and apply clean, modern design principles

  • How to tell a visual story that leads the viewer to the intended conclusion

  • A full practical case study: raw data → clean charts → clear narrative

Everything you learn is directly applicable to real-world presentations and reporting.


Who is this course for?

Anyone who works with data and needs to present it clearly: analysts, marketers, managers, students, consultants, PowerPoint creators, dashboard builders, or anyone who wants to improve the way they communicate insights - sooner or later you will have to make some kind of chart or present data!

You do not need design experience or advanced tools. The principles work everywhere.


Why this course?

Data visualization is not about decoration—it’s about communication. Yet most people rely on default charts, confusing layouts, or visuals that don’t support a clear message, or don't know which chart is suitable for their data-set. This course shows you how to avoid those traps and design visuals intentionally, with confidence.


This is a short, focused, high-impact training designed to improve your charts the same day you watch it.


Try it – you risk nothing. Watch the preview lessons and explore the curriculum. Refunds are offered to Udemy learners according to Udemy Refund Policy within 30-days if you test the course and decide it's not for you.


If you're ready to start designing clearer, more persuasive charts and graphs…Enroll now and let’s begin.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Data Visualization
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Tableau
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊