Адкрыйце для сябе мастацтва даследчага аналізу даных
У свеце, дзе дадзеныя сталі новай нафтай, уменне іх аналізаваць з'яўляецца важным навыкам. Трэнінг «Выкананне даследчага аналізу даных», прапанаваны OpenClassrooms, з'яўляецца знаходкай для тых, хто хоча авалодаць гэтым мастацтвам. Гэты курс сярэдняга ўзроўню працягласцю 15 гадзін дазволіць вам зразумець тэндэнцыі ў вашым наборы даных з дапамогай магутных метадаў, такіх як аналіз галоўных кампанентаў (PCA) і кластэрызацыя k-сярэдніх.
Падчас гэтага трэнінгу вы даведаецеся, як выконваць шматмерны пошукавы аналіз, неабходны інструмент для любога добрага аналітыка дадзеных. Вы будзеце кіравацца ў выкарыстанні папулярных метадаў, каб хутка прааналізаваць вашу выбарку, памяншаючы памернасць колькасці асоб або зменных. Знакавыя метады, такія як PCA, дазваляюць хутка вызначаць асноўныя тэндэнцыі ў вашай выбарцы за кошт скарачэння колькасці зменных, неабходных для прадстаўлення вашых даных, і пры гэтым губляць як мага менш інфармацыі.
Перадумовамі гэтага курса з'яўляюцца валоданне матэматыкай на ўзроўні Terminale ES або S, добрае веданне аднамернай і двухмернай апісальнай статыстыкі, а таксама валоданне мовай Python або R у кантэксце Data Science. Добрае валоданне бібліятэкамі pandas, NumPy і Matplotlib спатрэбіцца, калі вы вылучыце Python у якасці мовы праграмавання.
Акуніцеся ў насычаны і структураваны трэнінг
Пачатак працы ў пошукавым аналізе дадзеных патрабуе структураванага і добра арганізаванага навучання. OpenClassrooms прапануе вам прадуманы адукацыйны шлях, які правядзе вас праз розныя этапы навучання. Вы пачнеце з увядзення ў шматмерны даследчы аналіз, дзе вы адкрыеце для сябе каштоўнасць гэтага падыходу і сустрэнецеся з экспертамі ў гэтай галіне, такімі як Эмерык Нікалас, вядомы навуковец па дадзеных.
Па меры навучання вы будзеце знаёміцца з больш дасканалымі паняццямі. Другая частка курса пагрузіць вас у свет аналізу галоўных кампанентаў (PCA), метаду, які дазволіць вам зразумець праблемы і метады скарачэння памераў. Вы таксама даведаецеся, як інтэрпрэтаваць кола карэляцыі і выбраць колькасць кампанентаў для выкарыстання ў вашым аналізе.
Але гэта яшчэ не ўсё, трэцяя частка курса пазнаёміць вас з метадамі падзелу дадзеных. Вы даведаецеся аб алгарытме k-сярэдніх, папулярным метадзе класіфікацыі даных у аднастайныя групы, а таксама аб метадах іерархічнай кластарызацыі. Гэтыя навыкі важныя для любога аналітыка дадзеных, які хоча атрымаць каштоўную інфармацыю з вялікіх аб'ёмаў даных.
Гэты трэнінг з'яўляецца комплексным і дае вам інструменты, неабходныя, каб стаць экспертам у галіне аналізу даных. Вы зможаце самастойна і эфектыўна праводзіць даследчы аналіз дадзеных, вельмі запатрабаваны навык у сучасным прафесійным свеце.
Пашырце свой прафесійны кругагляд з дапамогай прагматычнага навучання
У дынамічнай галіне навукі аб дадзеных набыццё практычных навыкаў мае вырашальнае значэнне. Гэта навучанне падрыхтуе вас да вырашэння рэальных праблем, з якімі вы сутыкнецеся ў сваёй будучай кар'еры. Пагрузіўшыся ў рэальныя тэматычныя даследаванні і практычныя праекты, вы будзеце мець магчымасць прымяніць на практыцы атрыманыя тэарэтычныя веды.
Адной з галоўных пераваг гэтага навучання з'яўляецца доступ да супольнасці аднадумцаў і прафесіяналаў. Вы зможаце абменьвацца ідэямі, абмяркоўваць канцэпцыі і нават супрацоўнічаць над праектамі, ствараючы каштоўную сетку для вашай будучай кар'еры. Акрамя таго, платформа OpenClassrooms прапануе персаналізаваны маніторынг, які дазваляе вам развівацца ў сваім уласным тэмпе, карыстаючыся дапамогай экспертаў у гэтай галіне.
Акрамя таго, гэта навучанне прапануе вам беспрэцэдэнтную гібкасць, дазваляючы вам прытрымлівацца курсаў у сваім уласным тэмпе, не выходзячы з дому. Гэты самакіравальны падыход да навучання не толькі практычны, але таксама спрыяе развіццю самадысцыпліны і навыкаў кіравання часам, каштоўных актываў у сучасным прафесійным свеце.
Карацей кажучы, гэта навучанне - гэта шлях да паспяховай кар'еры ў галіне навукі аб дадзеных. Гэта не толькі дае вам трывалыя тэарэтычныя навыкі, але і практычны вопыт, які вылучыць вас на рынку працы.
