Асновы апрацоўкі даных
У сучасным лічбавым свеце даныя паўсюль. Яны з'яўляюцца рухаючай сілай амаль усіх стратэгічных рашэнняў, будзь то буйныя карпарацыі або інавацыйныя стартапы. Аднак перш чым гэтыя дадзеныя можна будзе эфектыўна выкарыстоўваць, іх неабходна ачысціць і прааналізаваць. Вось дзе прыходзіць навучанне OpenClassrooms «Ачысціце і прааналізуйце свой набор даных».
Гэты курс дае поўнае ўвядзенне ў асноўныя метады ачысткі даных. Ён вырашае агульныя праблемы, такія як адсутныя значэнні, памылкі ўводу і неадпаведнасці, якія могуць сказіць аналіз. З практычнымі падручнікамі і тэматычнымі даследаваннямі навучэнцы праходзяць праз працэс пераўтварэння зыходных даных у дзейную інфармацыю.
Але і гэта не ўсё. Калі даныя ачышчаны, навучанне пераходзіць у даследчы аналіз. Навучэнцы даведаюцца, як глядзець на свае даныя з розных бакоў, выяўляючы тэндэнцыі, заканамернасці і разуменне, якія ў адваротным выпадку можна было б прапусціць.
Вырашальнае значэнне ачысткі даных
Любы спецыяліст па апрацоўцы дадзеных скажа вам: аналіз настолькі добры, наколькі добрыя даныя, на якіх ён заснаваны. І перш чым вы зможаце выканаць якасны аналіз, неабходна пераканацца, што дадзеныя чыстыя і надзейныя. Вось тут і ўзнікае ачыстка даных, часта недаацэнены, але абсалютна жыццёва важны аспект навукі аб даных.
Курс OpenClassrooms «Ачысціце і прааналізуйце свой набор даных» асвятляе агульныя праблемы, з якімі сутыкаюцца аналітыкі пры працы з рэальнымі наборамі даных. Ад адсутных значэнняў і памылак уводу да неадпаведнасцей і дублікатаў, неапрацаваныя даныя рэдка бываюць гатовымі для аналізу, як толькі яны атрыманы.
Вы пазнаёміцеся з метадамі і інструментамі для выяўлення і ліквідацыі гэтых памылак. Няхай гэта будзе выяўленне розных тыпаў памылак, разуменне іх уплыву на вашу аналітыку або выкарыстанне такіх інструментаў, як Python, для эфектыўнай ачысткі вашых даных.
Але акрамя метадаў, тут выкладаюць філасофію: важнасць строгасці і ўвагі да дэталяў. Таму што нявыяўленая памылка, нават невялікая, можа сказіць увесь аналіз і прывесці да памылковых высноў.
Глыбокае паглыбленне ў пошукавы аналіз даных
Пасля забеспячэння чысціні і надзейнасці вашых даных наступным крокам будзе дэталёвая інфармацыя, каб атрымаць каштоўную інфармацыю. Даследчы аналіз дадзеных (EDA) - гэта важны крок у выяўленні тэндэнцый, заканамернасцей і анамалій у вашых дадзеных, і курс OpenClassrooms правядзе вас праз гэты захапляльны працэс.
AED - гэта не проста шэраг статыстычных дадзеных або дыяграм; гэта метадычны падыход да разумення структуры і адносін у вашым наборы даных. Вы даведаецеся, як задаваць правільныя пытанні, выкарыстоўваць статыстычныя інструменты, каб адказаць на іх, і інтэрпрэтаваць вынікі ў значным кантэксце.
Будуць разгледжаны такія метады, як размеркаванне дадзеных, праверка гіпотэз і шматмерны аналіз. Вы даведаецеся, як кожная методыка можа раскрыць розныя аспекты вашых даных, даючы поўны агляд.
Але больш за ўсё гэты раздзел курса падкрэслівае важнасць цікаўнасці ў навуцы дадзеных. DEA - гэта столькі ж даследаванне, колькі і аналіз, і яно патрабуе адкрытага розуму, каб раскрыць нечаканыя ідэі.
