Die Grundlagen der Datenverarbeitung
In der heutigen digitalen Welt sind Daten überall. Sie sind die treibende Kraft hinter fast allen strategischen Entscheidungen, egal ob Großkonzerne oder innovative Startups. Bevor diese Daten jedoch effektiv genutzt werden können, müssen sie bereinigt und analysiert werden. Hier kommt die OpenClassrooms-Schulung „Clean and Analyze Your Dataset“ ins Spiel.
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die wichtigsten Datenbereinigungstechniken. Es befasst sich mit häufigen Herausforderungen wie fehlenden Werten, Eingabefehlern und Inkonsistenzen, die Analysen verzerren können. Mit praktischen Tutorials und Fallstudien werden die Lernenden durch den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse geführt.
Aber das ist nicht alles. Sobald die Daten bereinigt sind, beginnt das Training mit der explorativen Analyse. Die Lernenden entdecken, wie sie ihre Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten und Trends, Muster und Erkenntnisse aufdecken können, die sonst vielleicht übersehen worden wären.
Die entscheidende Bedeutung der Datenbereinigung
Jeder Datenwissenschaftler wird Ihnen sagen: Eine Analyse ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Und bevor Sie eine Qualitätsanalyse durchführen können, müssen Sie unbedingt sicherstellen, dass die Daten sauber und zuverlässig sind. Hier kommt die Datenbereinigung ins Spiel, ein oft unterschätzter, aber absolut wichtiger Aspekt der Datenwissenschaft.
Der OpenClassrooms-Kurs „Clean and Analyze Your Dataset“ beleuchtet häufige Herausforderungen, mit denen Analysten bei der Arbeit mit realen Datensätzen konfrontiert sind. Von fehlenden Werten und Eingabefehlern bis hin zu Inkonsistenzen und Duplikaten sind Rohdaten selten sofort nach ihrer Erfassung für die Analyse bereit.
Sie werden in Techniken und Tools eingeführt, mit denen Sie diese Fehler erkennen und beheben können. Egal, ob es darum geht, die verschiedenen Arten von Fehlern zu identifizieren, ihre Auswirkungen auf Ihre Analysen zu verstehen oder Tools wie Python zu verwenden, um Ihre Daten effektiv zu bereinigen.
Aber über die Techniken hinaus wird hier eine Philosophie gelehrt: die Bedeutung von Genauigkeit und Liebe zum Detail. Denn ein unerkannter Fehler, so klein er auch sein mag, kann eine gesamte Analyse verfälschen und zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Tauchen Sie tief in die explorative Datenanalyse ein
Nachdem Sie die Sauberkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten sichergestellt haben, besteht der nächste Schritt darin, sie genauer zu untersuchen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der entscheidende Schritt beim Aufdecken von Trends, Mustern und Anomalien in Ihren Daten. Der OpenClassrooms-Kurs führt Sie durch diesen faszinierenden Prozess.
Der AED ist nicht nur eine Reihe von Statistiken oder Diagrammen; Es handelt sich um einen methodischen Ansatz zum Verständnis der Struktur und Beziehungen innerhalb Ihres Datensatzes. Sie lernen, die richtigen Fragen zu stellen, statistische Tools zur Beantwortung einzusetzen und die Ergebnisse in einem sinnvollen Kontext zu interpretieren.
Es werden Techniken wie Datenverteilung, Hypothesentests und multivariate Analysen behandelt. Sie erfahren, wie jede Technik verschiedene Aspekte Ihrer Daten offenlegen und so einen umfassenden Überblick bieten kann.
Vor allem aber betont dieser Abschnitt des Kurses die Bedeutung der Neugier in der Datenwissenschaft. DEA ist sowohl eine Erkundung als auch eine Analyse und erfordert einen offenen Geist, um unerwartete Erkenntnisse zu gewinnen.
