Kəşfiyyatçı Məlumat Təhlili Sənətini kəşf edin
Verilənlərin yeni neftə çevrildiyi bir dünyada onu necə təhlil etməyi bilmək vacib bir bacarıqdır. OpenClassrooms tərəfindən təklif olunan “Kəşfiyyatçı Məlumatların Təhlilini həyata keçirin” təlimi bu sənətə yiyələnmək istəyən hər kəs üçün bir lütfdür. 15 saat davam edən bu orta səviyyəli kurs Principal Component Analysis (PCA) və k-vasitələrin klasterləşdirilməsi kimi güclü metodlar sayəsində verilənlər bazanızın tendensiyalarını anlamağa imkan verəcək.
Bu təlim zamanı siz istənilən yaxşı Data Analitiki üçün vacib alət olan çoxölçülü kəşfiyyat analizini necə yerinə yetirməyi öyrənəcəksiniz. Fərdlərin və ya dəyişənlərin sayının ölçüsünü azaltmaqla nümunənizi tez təhlil etmək üçün məşhur metodlardan istifadə etmək sizə rəhbərlik edəcək. PCA kimi ikonik üsullar, məlumatlarınızı təmsil etmək üçün lazım olan dəyişənlərin sayını azaltmaqla, mümkün qədər az məlumat itirməklə, nümunənizdəki əsas tendensiyaları tez müəyyən etməyə imkan verir.
Bu kursun ilkin şərtləri Terminale ES və ya S səviyyəsində riyaziyyata yiyələnmək, birölçülü və ikiölçülü təsviri statistikanı yaxşı bilmək, həmçinin Data Science kontekstində Python və ya R dillərini mənimsəməkdir. Proqramlaşdırma dili olaraq Python-u seçsəniz, pandalar, NumPy və Matplotlib kitabxanalarını yaxşı bilmək lazımdır.
Zəngin və Strukturlaşdırılmış Təlimə daxil olun
Kəşfiyyat xarakterli məlumatların təhlilinə başlamaq strukturlaşdırılmış və yaxşı təşkil olunmuş təlim tələb edir. OpenClassrooms sizə öyrənmənin müxtəlif mərhələlərində sizə bələdçilik edən hərtərəfli düşünülmüş təhsil yolunu təklif edir. Siz kəşfiyyat xarakterli çoxölçülü analizə girişlə başlayacaqsınız, burada bu yanaşmanın marağını kəşf edəcək və bu sahədə tanınmış data alimi Emerik Nikolas kimi mütəxəssislərlə görüşəcəksiniz.
Təlimdə irəlilədikcə daha təkmil anlayışlarla tanış olacaqsınız. Kursun ikinci hissəsi sizi ölçülərin azaldılması məsələlərini və üsullarını başa düşməyə imkan verəcək bir texnika olan Principal Component Analysis (PCA) dünyasına qərq edəcək. Siz həmçinin korrelyasiya dairəsini necə şərh edəcəyinizi və təhlillərinizdə istifadə ediləcək komponentlərin sayını necə seçəcəyinizi öyrənəcəksiniz.
Ancaq bu, hamısı deyil, kursun üçüncü hissəsi sizi məlumatların bölmə üsulları ilə tanış edəcək. Siz məlumatlarınızı homojen qruplara təsnif etmək üçün məşhur üsul olan k-means alqoritmi, həmçinin iyerarxik klasterləşdirmə üsulları haqqında öyrənəcəksiniz. Bu bacarıqlar böyük həcmli məlumatlardan dəyərli fikirlər əldə etmək istəyən hər bir məlumat analitiki üçün vacibdir.
Bu təlim hərtərəflidir və sizə məlumatların təhlili üzrə mütəxəssis olmaq üçün lazım olan alətləri verir. Siz müstəqil və səmərəli şəkildə kəşfiyyat xarakterli məlumat analizlərini həyata keçirə biləcəksiniz, bu günün peşəkar dünyasında çox tələb olunan bir bacarıqdır.
Praqmatik Təlimlə Peşəkar Üfüqlərinizi genişləndirin
Məlumat elminin dinamik sahəsində praktiki bacarıqların əldə edilməsi çox vacibdir. Bu təlim sizi gələcək karyeranızda qarşılaşacağınız real çətinliklərin öhdəsindən gəlməyə hazırlayır. Özünüzü real keys araşdırmalarına və praktik layihələrə qərq etməklə, əldə etdiyiniz nəzəri bilikləri praktikada tətbiq etmək imkanınız olacaq.
Bu təlimin əsas üstünlüklərindən biri həmfikir tələbələr və peşəkarlar icmasına çıxışdır. Siz gələcək karyeranız üçün dəyərli şəbəkə yaradaraq, fikir mübadiləsi apara, konsepsiyaları müzakirə edə və hətta layihələr üzərində əməkdaşlıq edə biləcəksiniz. Bundan əlavə, OpenClassrooms platforması sizə fərdiləşdirilmiş monitorinq təklif edir ki, bu da sahə üzrə mütəxəssislərin köməyindən faydalanaraq öz sürətinizlə irəliləməyə imkan verir.
Bundan əlavə, bu təlim sizə misilsiz çeviklik təklif edir, evinizin rahatlığından öz sürətinizlə kursları izləməyə imkan verir. Bu öz-özünə öyrənmə yanaşması təkcə praktiki xarakter daşımır, həm də bugünkü peşəkar dünyada özünüidarəetmə və vaxtın idarə edilməsi bacarıqlarının, qiymətli aktivlərin inkişafına təkan verir.
Bir sözlə, bu təlim data elmləri sahəsində uğurlu karyeraya açılan qapıdır. Bu, sizi təkcə möhkəm nəzəri bacarıqlarla təmin etmir, həm də sizi əmək bazarında fərqləndirəcək praktiki təcrübə ilə təmin edir.
