Andmetöötluse põhialused
Tänapäeva digimaailmas on andmeid kõikjal. Nad on liikumapanev jõud peaaegu kõigi strateegiliste otsuste tegemisel, olgu siis suurkorporatsioonid või uuenduslikud idufirmad. Enne nende andmete tõhusat kasutamist tuleb need siiski puhastada ja analüüsida. Siin tuleb appi OpenClassroomsi koolitus „Andmestiku puhastamine ja analüüsimine”.
See kursus annab põhjaliku sissejuhatuse olulistesse andmete puhastamise tehnikatesse. See käsitleb levinud probleeme, nagu puuduvad väärtused, sisestusvead ja ebakõlad, mis võivad analüüse moonutada. Praktiliste õpetuste ja juhtumiuuringute abil juhitakse õppijaid läbi töötlemata andmete muutmise protsessiks kasutatavateks teadmisteks.
Kuid see pole veel kõik. Kui andmed on puhtad, sukeldutakse koolitusel uurimuslikku analüüsi. Õppijad avastavad, kuidas oma andmeid erinevate nurkade alt uurida, paljastades suundumusi, mustreid ja arusaamu, mis muidu oleks võinud kahe silma vahele jääda.
Andmete puhastamise ülioluline tähtsus
Iga andmeteadlane ütleb teile: analüüs on täpselt nii hea kui andmed, millel see põhineb. Ja enne kvaliteedianalüüsi teostamist on hädavajalik tagada, et andmed on puhtad ja usaldusväärsed. Siin tulebki appi andmete puhastamine, mis on andmeteaduse sageli alahinnatud, kuid ülioluline aspekt.
OpenClassroomsi kursus „Andmekogumi puhastamine ja analüüsimine” toob esile ühised väljakutsed, millega analüütikud reaalmaailma andmekogumitega töötades kokku puutuvad. Alates puuduvatest väärtustest kuni sisestusvigade, ebakõlade ja duplikaatideni on algandmed harva analüüsimiseks valmis kohe pärast nende hankimist.
Sulle tutvustatakse tehnikaid ja tööriistu nende vigade tuvastamiseks ja haldamiseks. Olgu selleks siis eri tüüpi vigade tuvastamine, nende mõju mõistmine teie analüüsile või selliste tööriistade kasutamine nagu Python andmete tõhusaks puhastamiseks.
Kuid lisaks tehnikatele õpetatakse siin filosoofiat: ranguse ja detailidele tähelepanu pööramise tähtsust. Sest avastamata viga, olgu see nii väike, võib moonutada kogu analüüsi ja viia ekslike järeldusteni.
Sukelduge põhjalikult uurimuslikku andmete analüüsi
Pärast andmete puhtuse ja usaldusväärsuse tagamist on järgmine samm nendesse süveneda, et saada väärtuslikku teavet. Uurimuslik andmete analüüs (EDA) on teie andmete suundumuste, mustrite ja kõrvalekallete avastamisel otsustava tähtsusega samm ning OpenClassroomsi kursus juhatab teid läbi selle põneva protsessi.
AED ei ole lihtsalt statistika või graafikute jada; see on metoodiline lähenemine teie andmestiku struktuuri ja suhete mõistmiseks. Õpid, kuidas esitada õigeid küsimusi, kasutada neile vastamiseks statistilisi tööriistu ja tõlgendada tulemusi tähendusrikkas kontekstis.
Käsitletakse selliseid meetodeid nagu andmete levitamine, hüpoteeside testimine ja mitme muutujaga analüüs. Saate teada, kuidas iga tehnika võib paljastada teie andmete erinevaid aspekte, andes põhjaliku ülevaate.
Kuid üle kõige rõhutab see kursuse osa uudishimu tähtsust andmeteaduses. DEA on sama palju uurimistööd kui analüüs ning see nõuab avatud meelt, et avastada ootamatuid teadmisi.
