Trong chương đầu tiên, bạn sẽ lần đầu làm quen với bộ dữ liệu bóng chày của Lahman, bộ dữ liệu bạn sẽ sử dụng xuyên suốt khóa học, và bắt đầu làm việc cho một nhà sử học bóng chày. Bạn sẽ giúp nhà sử học tìm hiểu các quan điểm phổ biến về thống kê đánh bóng và thậm chí xem xét hiệu suất của một đội trong một mùa giải cụ thể.

Cùng vào trận nào!

Những điều cơ bản về bóng chày

Trực quan hóa dữ liệu bóng chày

Những cú đánh duy nhất

Cú đánh đôi (Doubles)

Braves 95

Bắt đầu trận đấu!

Trong chương thứ hai, bạn sẽ bắt đầu các nhiệm vụ đầu tiên cho Tổng giám đốc của một đội, tập trung vào hiệu suất của vị trí Shortstop trong mùa giải 2019. Bạn cũng sẽ xem xét trung bình đánh bóng (batting average) của các đội và cầu thủ khác nhau, đồng thời được giới thiệu về Mendoza Line!

Công việc của tổng quản lý

Hiểu về phòng ngự

Phân tích bóng chày cho Tổng giám đốc (GM)

Shortstop năm 2019

Đường Mendoza

Lỗi theo đội

Trung bình đánh bóng (Batting average)

Công việc của Tổng giám đốc

Trong chương này, bạn sẽ lại hợp tác với một nhà sử học bóng chày để cung cấp thông tin về cách năng lực tấn công đã thay đổi theo thời gian và tìm hiểu sâu xem liệu các tay đánh có chú trọng hơn vào sức mạnh cú đánh khi bóng chày phát triển hay không.

Hiệu suất theo thời gian

Thống kê tỷ lệ đánh bóng

Hits hay home runs?

Bao nhiêu cú home run?

Đánh cắp gôn

Chương cuối cùng là để hoàn tất các dự án cho Tổng giám đốc. Bạn sẽ xem xét thống kê số lần ra sân (appearance) của cầu thủ ở các vị trí khác nhau, và bạn cũng sẽ theo dõi liệu một đội có đạt được các mục tiêu của mùa giải hay không.

Hoàn thành chỉ tiêu

Tổng số lần ra sân

Tỷ lệ lên base (On-base percentage)

Mục tiêu tấn công và phòng ngự

Ván đấu cuối

Chúc mừng bạn!

Chinh phục mục tiêu

Metadata - Lahman's Baseball Database

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Trong khóa học này, bạn sẽ khai thác sức mạnh của Power BI để khám phá và phân tích một trong những bộ dữ liệu bóng chày nổi tiếng và phong phú nhất được cung cấp miễn phí trên internet - bộ dữ liệu bóng chày của Lahman.
<br><br>
Bằng cách tạo các biểu đồ trực quan giàu ý nghĩa thông qua biểu đồ dựng sẵn và tùy chỉnh cùng định dạng có điều kiện, bạn sẽ “thổi hồn” vào bộ dữ liệu này. Khi làm việc cho một nhà sử học bóng chày và một Tổng giám đốc (General Manager) của đội bóng, bạn sẽ tạo nhiều trực quan khác nhau như biểu đồ phân tán, biểu đồ lốc xoáy (tornado chart) và đồng hồ đo (gauge) để truyền tải insight về bóng chày mà không khiến người xem bị quá tải.
<br><br>
Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ học cách xây dựng các trực quan dữ liệu mạnh mẽ bằng Power BI và phát triển những kỹ năng giá trị cho phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Khóa học này rất phù hợp cho người đam mê bóng chày, nhà sử học và nhà phân tích dữ liệu.

Introduction to Power BI

Khám phá cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu bóng chày bằng Power BI với biểu đồ phân tán và đo lường.

Trực quan hóa dữ liệu bóng chày trong Power BI

Bao nhiêu cú home run?

Trực quan hóa dữ liệu bóng chày trong Power BI

Bài tập tương tác thực hành