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

Mastering Data Visualization: Theory and Foundations

Thành thạo Trực quan hóa Dữ liệu: Lý thuyết và Nền tảng

Thành thạo Trực quan hóa Dữ liệu: Lý thuyết và Nền tảng

Học cách thiết kế biểu đồ tuyệt vời phục vụ trực quan hóa và truyền thông trong khoa học [dữ liệu], báo chí và kể chuyện

4.6
(4,206 đánh giá)
16,123 học viên
Giảng viên
Clara Granell, PhD
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.459.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
43 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 cách thiết kế truyền thông dữ liệu hiệu quả
Nâng cấp biểu đồ của bạn lên trình độ chuyên nghiệp
Học cách lựa chọn và thiết kế biểu đồ phù hợp cho mục đích của bạn
Học cách tạo ra đồ thị hấp dẫn và không gây hiểu lầm
Học cách tránh những cạm bẫy mà dữ liệu của bạn có thể mắc phải
Học cách phân biệt giữa trực quan hóa tốt, kém và sai
Học các quy tắc vàng về Tính Xuất sắc, Tính Chính trực và Sự Tinh tế trong Đồ họa
Học những lỗi phổ biến nhất khi vẽ biểu đồ để có thể tránh chúng!

Yêu cầu

Khóa học này không có lập trình. Không yêu cầu kỹ năng lập trình.
Không yêu cầu kiến thức trước về trực quan hóa dữ liệu.
Sự khởi đầu hoàn hảo cho người mới bắt đầu, góc nhìn thú vị cho những người đã có kinh nghiệm về Data Viz.

Đối tượng phù hợp

Lập trình viên / Nhà nghiên cứu / Nhà thiết kế muốn học cách tạo ra các biểu đồ chất lượng cao
Bất kỳ ai phải trình bày dữ liệu vào một lúc nào đó!
Nhà Khoa học Dữ liệu
Nhà khoa học học thuật cần công bố trên các tạp chí khoa học
Nhà báo / Nhà báo Dữ liệu
Chuyên gia truyền thông
Và cả công chúng nói chung: bạn nên biết đồ thị hoạt động thế nào vì chúng có mặt ở khắp mọi nơi!

Nội dung khóa học

7 phần • 43 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Về khóa học này: 5 câu hỏi W (Ai, Cái gì, Ở đâu, Khi nào, Tại sao)
3 Các ví dụ về Trực quan hóa Dữ liệu
4 Vấn đề với Trực quan hóa Dữ liệu
1 Một sự gián đoạn rất nhanh...
2 Giới thiệu Chương này
3 Khoa học về nhận thức đồ họa của con người
4 Các Nhiệm vụ Nhận thức Cơ bản (Phần 1)
5 Các Nhiệm vụ Nhận thức Cơ bản (Phần 2)
6 Xếp hạng các Nhiệm vụ Nhận thức Cơ bản
7 Thiết kế lại biểu đồ
1 Giới thiệu Chương này
2 Tính Xuất sắc trong Đồ họa
3 Sự Bóp méo trong Đồ họa
4 Tính Chính trực trong Đồ họa: Hệ số Nói dối
5 Bài tập: Tính Hệ số Nói dối (đã cập nhật!)
6 Ghi nhãn và Chú thích
7 Biến thiên Dữ liệu so với Biến thiên Thiết kế
8 Vấn đề với số chiều
9 Một số lời khuyên liên quan đến số chiều
10 Tỷ lệ Mực-Dữ liệu
11 Mật độ Dữ liệu
12 Tỷ lệ và Quy mô
1 Tương quan không bán được báo
2 Thiên vị Lựa chọn và Hao hụt Dữ liệu
3 Tầm quan trọng của Bối cảnh
4 Chuẩn hóa Dữ liệu Không chính xác
5 Nghịch lý Simpson
1 Khoan đã, bạn có thực sự cần một biểu đồ không?
2 Các loại Biểu đồ
3 Vẽ biểu đồ Phân phối
4 Vẽ biểu đồ Mối quan hệ giữa các biến
5 Vẽ biểu đồ Xếp hạng
6 So sánh Bộ phận với Toàn thể
7 Vẽ dữ liệu không gian: Bản đồ
1 Giới thiệu chương
2 Khi nào thì được phép cắt trục Y?
3 Tô bóng vùng của biểu đồ đường
4 Biểu đồ Spaghetti (Mì Ý)
5 Thanh sai số và Biểu đồ Dynamite
6 Cách chọn màu sắc phù hợp
7 Những sai lầm phổ biến với màu sắc
1 Chúc mừng! Giờ thì sao?

Giới thiệu khóa học

Welcome to Mastering Data Visualization! In this course, you're going to learn about the Theory and Foundations of Data Visualization so that you can create amazing charts that are informative, true to the data, and communicatively effective.

Have you noticed there are more and more charts generated every day? If you turn on the TV, there's a bar chart telling you the evolution of COVID, if you go on Twitter, boom! a lot of line charts displaying the evolution of the price of gas. In newspapers, lots and lots of infographics telling you about the most recent discovery... The reason for that is that now we have lots of data, and the most natural way to communicate data is in visual form: that is, through Data Visualization. But, have you noticed all of the mistakes in those visualizations? I have to tell you, many of the charts that I see regularly have one problem or another. Maybe their color choices are confusing, they chose the wrong type of chart, or they are displaying data in a distorted way.

Actually, that happens because more and more professional roles now require to present data visually, but there's few training on how to do it correctly. This course aims to solve this gap. If there's one thing I can promise you is that, after completing this course, you'll be looking at charts at a completely different way. You will be able to distinguish good and bad visualizations, and, more importantly, you will be able to tell when a graph is lying and how to correct it.

If you need to analyze, present or communicate data professionally at some point, this course is a must. Actually, even if you don't need to actually draw plots for a living, this course is hugely useful. After all, we are all consumers of data visualizations, and we need to identify when charts are lying to us. (As an example, my mother attended one of my classes and now she's spotting mistakes in a lot of the media she sees everyday!)

I really encourage you to deepen your knowledge on Data Visualization. It's not a difficult topic, and we will start from the basics. You don't need any previous knowledge. I'll teach you everything you need to know along the way and we'll go straight to the point. No rambling. I really hope to see you in class!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

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