Opdag kunsten at udforske dataanalyse
I en verden, hvor data er blevet den nye olie, er det en væsentlig færdighed at vide, hvordan man analyserer dem. Uddannelsen "Udfør Exploratory Data Analysis" tilbudt af OpenClassrooms er en gave til alle, der ønsker at mestre denne kunst. Med en varighed på 15 timer vil dette kursus på mellemniveau give dig mulighed for at forstå tendenserne i dit datasæt takket være kraftfulde metoder såsom Principal Component Analysis (PCA) og k-means clustering.
I løbet af denne uddannelse vil du lære, hvordan du udfører multidimensionel udforskende analyse, et vigtigt værktøj for enhver god dataanalytiker. Du vil blive guidet i brugen af populære metoder til hurtigt at analysere din prøve, hvilket reducerer dimensionen af antallet af individer eller variabler. Ikoniske metoder såsom PCA giver dig mulighed for hurtigt at identificere de vigtigste tendenser i din prøve ved at reducere antallet af variabler, der er nødvendige for at repræsentere dine data, mens du mister så lidt information som muligt.
Forudsætningerne for dette kursus er en beherskelse af matematik på Terminale ES- eller S-niveau, et godt kendskab til en- og todimensionel deskriptiv statistik samt beherskelse af Python- eller R-sproget i forbindelse med Data Science. En god beherskelse af pandaerne, NumPy og Matplotlib-bibliotekerne vil være nødvendig, hvis du vælger Python som dit programmeringssprog.
Dyk ned i en rig og struktureret træning
At komme i gang med undersøgende dataanalyse kræver struktureret og velorganiseret træning. OpenClassrooms tilbyder dig en gennemtænkt uddannelsesvej, der guider dig gennem de forskellige stadier af læring. Du starter med en introduktion til eksplorativ multidimensionel analyse, hvor du vil opdage interessen for denne tilgang og møde eksperter på området, såsom Emeric Nicolas, en anerkendt dataforsker.
Efterhånden som du kommer videre gennem uddannelsen, vil du blive introduceret til mere avancerede koncepter. Den anden del af kurset vil fordybe dig i verden af Principal Component Analysis (PCA), en teknik, der giver dig mulighed for at forstå spørgsmålene og metoderne til dimensionsreduktion. Du lærer også, hvordan du fortolker sammenhængscirklen og vælger antallet af komponenter, der skal bruges i dine analyser.
Men det er ikke alt, den tredje del af kurset vil introducere dig til datapartitioneringsteknikker. Du vil lære om k-means-algoritmen, en populær metode til at klassificere dine data i homogene grupper, samt hierarkiske klyngeteknikker. Disse færdigheder er essentielle for enhver dataanalytiker, der ønsker at udtrække værdifuld indsigt fra store mængder data.
Denne uddannelse er omfattende og giver dig de værktøjer, du skal bruge for at blive ekspert i dataanalyse. Du vil være i stand til at udføre undersøgende dataanalyser selvstændigt og effektivt, en meget efterspurgt færdighed i nutidens professionelle verden.
Udvid dine professionelle horisonter med pragmatisk træning
I det dynamiske felt af datavidenskab er tilegnelsen af praktiske færdigheder afgørende. Denne uddannelse forbereder dig til at møde de reelle udfordringer, du vil støde på i din fremtidige karriere. Ved at fordybe dig i rigtige casestudier og praktiske projekter får du mulighed for at omsætte den teoretiske viden, du har erhvervet.
En af de største fordele ved denne uddannelse er adgang til et fællesskab af ligesindede elever og fagfolk. Du vil være i stand til at udveksle ideer, diskutere koncepter og endda samarbejde om projekter, hvilket skaber et værdifuldt netværk for din fremtidige karriere. Derudover tilbyder OpenClassrooms-platformen dig personlig overvågning, så du kan udvikle dig i dit eget tempo, mens du nyder godt af hjælpen fra eksperter på området.
Derudover giver denne træning dig enestående fleksibilitet, så du kan følge kurserne i dit eget tempo, hjemmefra. Denne selvstyrende læringstilgang er ikke kun praktisk, men tilskynder også til udvikling af selvdisciplin og tidsstyringsevner, værdifulde aktiver i nutidens professionelle verden.
Kort sagt er denne uddannelse en indgang til en succesfuld karriere inden for datavidenskab. Det udstyrer dig ikke kun med solide teoretiske færdigheder, men også praktisk erfaring, der vil adskille dig på arbejdsmarkedet.
