Ang Mga Sukaranan sa Pagproseso sa Data
Sa digital nga kalibutan karon, ang data anaa bisan asa. Sila ang nagpalihok nga puwersa luyo sa halos tanang estratehikong desisyon, dako man nga kompanya o bag-ong mga startup. Bisan pa, sa dili pa kini nga datos magamit nga epektibo, kinahanglan kini limpyohan ug analisahon. Dinhi diin ang OpenClassrooms nga "Limpyo ug Analisa ang Imong Dataset" nga pagbansay nagsugod.
Kini nga pagbansay naghatag usa ka komprehensibo nga pasiuna sa hinungdanon nga mga pamaagi sa paglimpyo sa datos. Gitubag niini ang kasagaran nga mga hagit sama sa nawala nga mga kantidad, mga sayup sa pagsulod, ug mga pagkasumpaki nga mahimo’g makabalda sa mga pag-analisar. Uban sa mga hands-on nga mga tutorial ug case study, ang mga estudyante gigiyahan sa proseso sa pagbag-o sa hilaw nga datos ngadto sa mga aksyon nga panabut.
Apan dili lang kana. Kung limpyo na ang datos, ang pagbansay mosalom sa pagsusi sa eksplorasyon. Nadiskobrehan sa mga estudyante kung giunsa pagtan-aw ang ilang datos gikan sa lainlaing mga anggulo, nagpadayag sa mga uso, mga sumbanan, ug mga panabut nga mahimo’g wala’y mahimo.
Ang Hinungdanon nga Kamahinungdanon sa Paglimpyo sa Data
Ang bisan unsang data scientist mosulti kanimo: ang usa ka pagtuki sama ra ka maayo sa datos nga gibase niini. Ug sa dili pa mahimo ang kalidad nga pagtuki, kinahanglan nga masiguro nga ang datos limpyo ug kasaligan. Dinhi diin moabut ang paglimpyo sa datos, usa ka kanunay nga gipakaubos apan hingpit nga hinungdanon nga aspeto sa syensya sa datos.
Ang OpenClassrooms "Limpyo ug Analisaha ang Imong Dataset" nga kurso nagpasiugda sa kasagarang mga hagit nga giatubang sa mga analista sa dihang nagtrabaho uban sa tinuod nga kalibutan nga mga dataset. Gikan sa nawala nga mga kantidad hangtod sa mga kasaypanan sa pagsulod, dili pagkakaparehas ug mga duplicate, ang hilaw nga datos panagsa ra andam alang sa pag-analisar sa diha nga kini nakuha.
Ipaila-ila ka sa mga teknik ug mga himan aron makit-an ug madumala kini nga mga sayup. Kung pinaagi sa pag-ila sa lainlaing mga lahi sa mga sayup, pagsabut sa epekto niini sa imong analytics, o paggamit sa mga himan sama sa Python aron epektibo nga malimpyohan ang imong datos.
Apan labaw sa mga teknik, kini usa ka pilosopiya nga gitudlo dinhi: ang kamahinungdanon sa kahigpit ug pagtagad sa detalye. Tungod kay ang usa ka wala mahibal-an nga sayup, bisan unsa ka gamay, makatuis sa usa ka tibuuk nga pag-analisar ug magdala sa sayup nga mga konklusyon.
Lalim nga Dive sa Exploratory Data Analysis
Human masiguro ang kalimpyo ug kasaligan sa imong datos, ang sunod nga lakang mao ang pagsuhid niini sa lawom aron makuha ang hinungdanon nga mga panan-aw. Ang Exploratory Data Analysis (EDA) mao ang hinungdanon nga lakang sa pagdiskubre sa mga uso, pattern, ug anomaliya sa imong datos, ug ang kurso sa OpenClassrooms naggiya kanimo niining makaiikag nga proseso.
Ang AED dili lang usa ka serye sa mga estadistika o mga graph; kini usa ka pamaagi nga pamaagi aron masabtan ang istruktura ug mga relasyon sa sulod sa imong dataset. Makakat-on ka sa pagpangutana sa husto nga mga pangutana, paggamit sa mga himan sa istatistika aron matubag kini, ug paghubad sa mga resulta sa usa ka makahuluganon nga konteksto.
Ang mga teknik sama sa pag-apod-apod sa datos, pagsulay sa hypothesis, ug pag-analisar sa multivariate masakop. Madiskobrehan nimo kung giunsa ang matag teknik makapadayag sa lainlaing mga aspeto sa imong datos, nga naghatag usa ka komprehensibo nga pagtan-aw.
Apan labaw sa tanan, kini nga seksyon sa kurso nagpasiugda sa kamahinungdanon sa pagkamausisaon sa data science. Ang AED kay usa ka eksplorasyon kay kini usa ka pagtuki, ug nagkinahanglan kini og bukas nga hunahuna aron madiskubre ang wala damha nga mga panabut.
