Buổi 17 | Tự học Data Science: Outlier (phần 1)

Trong buổi này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về Outlier (giá trị ngoại lai) – một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu và độ chính xác của mô hình. Nội dung chính gồm:

✔️ Ôn lại và áp dụng các phương pháp thống kê: IQR, Z-score
✔️ Thực hành phát hiện Outlier bằng trực quan hóa (Boxplot, Violinplot)
✔️ Hiểu rõ khi nào nên giữ, loại bỏ hay xử lý Outlier để dữ liệu “sạch” và hợp lý hơn

📌 Tài liệu & code: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1WTtAzmejGyav2i4zHPyaIcB9sgYwx60j/edit?gid=1123843552#gid=1123843552

👥 Phù hợp cho:
• Người mới học Data Science muốn nắm chắc bước tiền xử lý dữ liệu
• Những ai đang tự học AI và muốn hiểu bản chất Outlier
• Các bạn thích học qua ví dụ thực tế

👉 Nhấn Đăng Ký để theo dõi series và đồng hành cùng mình trên hành trình tự học AI nhé!

🧃 Nếu thấy quý Gà, muốn mời mình ly trà đá, cà phê hay tô mì gói… thì ghé ủng hộ tại:
💳 STK: 106872277422 – Vietinbank – Ngo Vi Dinh

#tuhocdatascience #gaai #python #pandas #outlier #datacleaning #featureengineering #tuhocai #datascience #pythonforbeginners #aiforbeginners #learningpython #hanhtrinhtuhoc

Видео Buổi 17 | Tự học Data Science: Outlier (phần 1) канала Gà AI