Аналіз асноўных даных з дапамогай Linkedin Learning
Навучанне пачынаецца з вызначэння аналізу дадзеных. Спадар Суісі ўдакладняе ролю аналітыка дадзеных. Гэта ўвядзенне мае асноватворнае значэнне для разумення праблем прафесіі. Затым разглядаецца канцэпцыя работніка дадзеных. У гэтым раздзеле пашыраецца погляд на ролі дадзеных. Кожная роля мае вырашальнае значэнне для поспеху каманды апрацоўкі дадзеных і аналітыкі.
Затым трэнер прадстаўляе розныя прафесіі навукі аб дадзеных. Гэта разнастайнасць паказвае багацце поля. Навыкі спецыяліста па апрацоўцы дадзеных дэталёва апісаны, што забяспечвае дакладнае ўяўленне аб патрабаваннях.
Разуменне даных - гэта аснова навучання. Выкладаюцца палі і тыпы даных. Гэтыя веды неабходныя для эфектыўнага маніпулявання дадзенымі.
Ён таксама ахоплівае выкарыстанне аперацый і функцый. Гэтыя інструменты жыццёва важныя для стварэння новых даных. Базавы сінтаксіс і інструкцыі тлумачацца дакладна.
Практычныя практыкаванні і задачы
Навучанне ўключае практычныя задачы, такія як чытанне SQL. Гэтыя практыкаванні замацоўваюць набытыя навыкі. Прадстаўленыя рашэнні дапамагаюць замацаваць навучанне. Г-н Суісі накіроўвае навучэнцаў у інтэрпрэтацыі існуючых даных. Пошук і ачыстка дадзеных - важны аспект. Ён паказвае, як разумець даныя і звязаны з імі працоўны працэс.
Аб'яднанне - яшчэ адна важная тэма. Трэнінг тлумачыць іх выкарыстанне ў аналізе даных. Гэтыя навыкі важныя для звязвання розных крыніц даных. Уведзена метадалогія CRISP-DM. Такі падыход структуруе аналіз дадзеных. Дзелімся парадамі, каб пазбегнуць найбольш распаўсюджаных памылак.
Вэб-скандаванне з дапамогай Excel - гэта наватарскі прадмет. Мы пакажам вам, як інтэграваць дадзеныя ETL. Таксама разглядаецца ачыстка даных з дапамогай макрасаў Excel і Power Query.
Мадэляванне даных з дапамогай Power Pivot - гэта прасунуты навык. Навучанне падтрымлівае навучэнцаў праз выкарыстанне ключавых паказчыкаў эфектыўнасці. Гэтыя інструменты маюць вырашальнае значэнне для эфектыўнага аналізу даных.
У заключэнне, гэты трэнінг з'яўляецца поўным кіраўніцтвам для тых, хто хоча асвоіць аналіз дадзеных. Гэта забяспечвае трывалую аснову для вывучэння і выкарыстання даных у розных прафесійных кантэкстах.
Расшыфруйце мову даных: ключы да эфектыўнага аналізу
Мова даных з'яўляецца ключавой для сучаснай аналітыкі. Разуменне гэтай мовы адчыняе дзверы да каштоўнага разумення. У гэтым артыкуле разглядаюцца асновы эфектыўнага дэкадавання даных.
Аналіз даных пачынаецца з разумення тыпаў даных. Кожны тып мае свае асаблівасці і прымяненне. Гэта разуменне важна для адпаведнага аналізу.
Базавыя аперацыі з дадзенымі - яшчэ адзін слуп. Яны ўключаюць у сябе сартаванне, фільтрацыю і агрэгацыю. Авалоданне гэтымі аперацыямі дазваляе вам з лёгкасцю маніпуляваць дадзенымі.
Пашыраныя функцыі, такія як статыстычныя разлікі, вельмі важныя. Яны выяўляюць тэндэнцыі і заканамернасці. Гэтыя функцыі ператвараюць неапрацаваныя даныя ў дзейную інфармацыю.
Інтэрпрэтацыя дадзеных - гэта мастацтва. Веданне таго, як чытаць і разумець дадзеныя, - гэта каштоўнасць. Гэты навык жыццёва неабходны для атрымання надзейных высноў.
Візуалізацыя даных гуляе важную ролю. Яны ператвараюць складаныя дадзеныя ў зразумелую графіку. Гэтыя візуалізацыі палягчаюць перадачу вынікаў.
Мадэляванне дадзеных - гэта прасунуты этап. Гэта прадугледжвае выкарыстанне такіх інструментаў, як Power Pivot. Гэтыя інструменты дапамагаюць ствараць прагнастычныя мадэлі і глыбокую аналітыку.
Расшыфроўка мовы дадзеных - неацэнны навык. Гэта дазваляе ператвараць дадзеныя ў абгрунтаваныя рашэнні. У свеце, які кіруецца дадзенымі, гэта майстэрства з'яўляецца галоўнай перавагай для любога прафесіянала.
Тэндэнцыі ў навуцы даных: што павінен ведаць кожны прафесіянал
Навука аб дадзеных хутка развіваецца, адкрываючы новыя магчымасці. Штучны інтэлект і машыннае навучанне дамінуюць у ландшафце. Іх інтэграцыя ў навуку аб дадзеных адкрывае бясконцыя магчымасці. Гэтая інтэграцыя з'яўляецца рухавіком інавацый.
Значэнне вялікіх даных працягвае расці. Уменне кіраваць вялікімі наборамі даных мае вырашальнае значэнне. Такое кіраванне дазваляе выявіць схаваныя ідэі. Аўтаматызацыя ў аналізе даных таксама набірае моц. Аўтаматызаваныя інструменты павышаюць эфектыўнасць і зніжаюць колькасць памылак. Такая аўтаматызацыя значна эканоміць час.
Навыкі візуалізацыі даных запатрабаваны як ніколі. Яны дазваляюць складаныя даныя прадставіць у зразумелай форме. Гэтыя навыкі неабходныя для зносін. Навука аб этычных дадзеных становіцца актуальнай тэмай. Прафесіяналы павінны ўсведамляць этычныя наступствы сваёй працы. Гэта ўсведамленне жыццёва важна для адказнай практыкі.
Глыбокае навучанне - гэта пастаянная тэндэнцыя. Ён прапануе пашыраныя магчымасці аналітыкі. Авалоданне гэтай тэхнікай - каштоўнасць для прафесіяналаў. Навука аб даных трансфармуе кожны сектар. Ад здароўя да фінансаў, яго ўплыў універсальны. Гэтая трансфармацыя - рэвалюцыя ў прыняцці рашэнняў.
Навыкі навукі аб дадзеных сталі папярочнымі. Яны больш не абмяжоўваюцца навукоўцамі дадзеных. Усе прафесіяналы могуць скарыстацца гэтымі навыкамі.
Заставацца ў курсе апошніх тэндэнцый вельмі важна. У свеце, які кіруецца дадзенымі, гэтыя веды неабходныя.
