Datu maisuaren analisia Linkedin Learning-ekin
Prestakuntza datuen analisiaren definizioarekin hasten da. Souissi jaunak datu-analistaren papera argitzen du. Sarrera hau oinarrizkoa da lanbidearen erronkak ulertzeko. Ondoren, datu-langilearen kontzeptua aztertzen du. Atal honek datu-rolen ikuspegia zabaltzen du. Rol bakoitza funtsezkoa da datu eta analisi talde baten arrakasta izateko.
Ondoren, prestatzaileak datu-zientzien lanbide desberdinak aurkezten ditu. Aniztasun horrek eremuaren aberastasuna erakusten du. Datu-zientzialari baten trebetasunak zehatzak dira, eskakizunen ikuspegi argia emanez.
Datuak ulertzea prestakuntzaren zutabe bat da. Eremuak eta datu motak irakasten dira. Ezagutza hori ezinbestekoa da datuak modu eraginkorrean manipulatzeko.
Eragiketen eta funtzioen erabilera ere jasotzen du. Tresna hauek ezinbestekoak dira datu berriak sortzeko. Oinarrizko sintaxia eta argibideak argi eta garbi azaltzen dira.
Ariketa praktikoak eta erronkak
Prestakuntzak erronka praktikoak biltzen ditu, hala nola SQL irakurtzea. Ariketa hauek lortutako gaitasunak indartzen dituzte. Emandako irtenbideek ikaskuntza finkatzen laguntzen dute. Souissi jaunak lehendik dauden datuen interpretazioan gidatzen ditu ikasleak. Datuak aurkitzea eta garbitzea funtsezko alderdia da. Datuak eta lotutako lan-fluxua nola ulertzen diren erakusten du.
Elkartzeak dira beste gai garrantzitsu bat. Prestakuntzak datuen analisian duten erabilera azaltzen du. Trebetasun hauek ezinbestekoak dira datu iturri desberdinak lotzeko. CRISP-DM metodologia aurkezten da. Ikuspegi honek datuen analisia egituratzen du. Aholkuak partekatzen dira akats ohikoenak ekiditeko.
Web scraping Excel-ekin gai berritzailea da. ETL datuak nola integratzen diren erakusten dizugu. Excel makroekin eta Power Queryrekin datuen garbiketa ere lantzen da.
Power Pivot-ekin datuen modelizazioa trebetasun aurreratua da. Prestakuntzak ikasleei laguntzen die errendimendu-adierazle nagusiak erabiliz. Tresna hauek funtsezkoak dira datuen analisi eraginkorra egiteko.
Amaitzeko, prestakuntza hau datuen analisia menperatu nahi duen edonorentzat gida osoa da. Hainbat testuinguru profesionaletan datuak esploratzeko eta ustiatzeko oinarri sendoak eskaintzen ditu.
Datuen hizkuntza deskodetzea: analisi eraginkorraren gakoak
Datuen hizkuntza funtsezkoa da analitika modernorako. Hizkuntza hau ulertzeak informazio baliotsuetarako ateak irekitzen ditu. Artikulu honek datuak modu eraginkorrean deskodetzeko oinarriak aztertzen ditu.
Datuen analisia datu motak ulertzen hasten da. Mota bakoitzak bere berezitasunak eta erabilerak ditu. Ulermen hori ezinbestekoa da azterketa garrantzitsua egiteko.
Oinarrizko datuen eragiketak beste zutabe bat dira. Sailkatzea, iragaztea eta batuketa barne hartzen dituzte. Eragiketa hauek menderatzeak datuak erraz manipulatzeko aukera ematen du.
Funtzio aurreratuak, kalkulu estatistikoak bezala, funtsezkoak dira. Joera eta ereduak agerian uzten dituzte. Funtzio hauek datu gordinak informazio akziogarri bihurtzen dituzte.
Datuen interpretazioa arte bat da. Datuak irakurtzen eta ulertzen jakitea ondasuna da. Trebetasun hori ezinbestekoa da ondorio fidagarriak ateratzeko.
Datuen bistaratzeak zeresan handia du. Datu konplexuak grafiko ulergarri bihurtzen dituzte. Bistaratze hauek emaitzak komunikatzea errazten dute.
Datuen modelizazioa urrats aurreratua da. Power Pivot bezalako tresnak erabiltzea dakar. Tresna hauek aurreikuspen-ereduak eta analisi sakonak sortzen laguntzen dute.
Datuen hizkuntza deskodetzea trebetasun eskerga da. Datuak erabaki informatuak bihurtzeko aukera ematen du. Datuek bultzatutako mundu batean, maisutasun hori aktibo nagusia da edozein profesionalentzat.
Datuen zientziaren joerak: profesional bakoitzak jakin behar duena
Datu-zientzia azkar eboluzionatzen ari da, aukera berriak ekartzen ditu. Adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa dira nagusi. Datuen zientzian integratzeak aukera amaigabeak zabaltzen ditu. Integrazio hori berrikuntzaren eragilea da.
Big datak garrantzia hartzen jarraitzen du. Datu multzo handiak kudeatzeko gaitasuna funtsezkoa da. Kudeaketa honek ezkutuko ikuspegiak aurkitzea ahalbidetzen du. Datuen analisian automatizazioa ere gero eta handiagoa da. Tresna automatizatuek eraginkortasuna areagotzen dute eta akatsak murrizten dituzte. Automatizazio honek denbora handia aurrezten du.
Datuak bistaratzeko gaitasunak inoiz baino gehiago eskatzen dira. Datu konplexuak modu ulergarrian aurkezteko aukera ematen dute. Gaitasun hauek ezinbestekoak dira komunikaziorako. Datu etikoen zientzia gaia izaten ari da. Profesionalek euren lanaren ondorio etikoen berri izan behar dute. Kontzientzia hori ezinbestekoa da praktika arduratsurako.
Ikaskuntza sakona etengabeko joera da. Analitika gaitasun aurreratuak eskaintzen ditu. Teknika hau menperatzea aktibo bat da profesionalentzat. Datuen zientzia sektore guztiak eraldatzen ari da. Osasunetik finantzara, bere eragina unibertsala da. Eraldaketa hau erabakiak hartzeko iraultza da.
Datuen zientzien gaitasunak zeharkako bihurtu dira. Jada ez dira datu-zientzialarietara mugatzen. Profesional guztiek gaitasun horietaz baliatu dezakete.
Azken joerekin eguneratuta egotea funtsezkoa da. Datuek bultzatutako mundu batean, ezagutza hori ezinbestekoa da.
