1. Kiến thức

Sau khi học xong bài này, người học có thể:

• Hiểu vai trò của trực quan hóa dữ liệu nâng cao trong phân tích dữ liệu.

• Nắm được các chức năng cơ bản của thư viện Seaborn trong Python.

• Hiểu cách sử dụng các loại biểu đồ nâng cao như scatter plot, box plot, heatmap và pairplot.

• Hiểu cách sử dụng Seaborn để phân tích mối quan hệ giữa các biến dữ liệu.

2. Kỹ năng

Người học có khả năng:

• Sử dụng thư viện Seaborn để trực quan hóa dữ liệu.

• Vẽ các biểu đồ nâng cao phục vụ phân tích dữ liệu.

• Phân tích mối quan hệ giữa các biến dữ liệu thông qua biểu đồ.

• Kết hợp Seaborn với Pandas và Matplotlib trong quá trình phân tích dữ liệu.

3. Thái độ

• Có tư duy phân tích dữ liệu trực quan và khoa học.

• Trình bày kết quả phân tích dữ liệu rõ ràng và dễ hiểu.

• Chủ động tìm hiểu các phương pháp trực quan hóa dữ liệu nâng cao.