Datuen tratamenduaren oinarriak
Gaur egungo mundu digitalean, datuak nonahi daude. Ia erabaki estrategiko guztien eragileak dira, dela korporazio handiak zein startup berritzaileak. Hala ere, datu horiek eraginkortasunez erabili aurretik, garbitu eta aztertu egin behar dira. Hemen sartzen da OpenClassrooms "Garbitu eta aztertu zure datu multzoa" prestakuntza.
Ikastaro honek oinarrizko datuak garbitzeko tekniken sarrera integrala eskaintzen du. Ohiko erronkei aurre egiten die, esate baterako, falta diren balioak, sarrera-akatsak eta analisiak okertu ditzaketen inkoherentziak. Tutorial praktikoekin eta kasu-azterketekin, ikasleak datu gordinak informazio bideragarri bihurtzeko prozesuan zehar gidatzen dira.
Baina hori ez da guztia. Datuak garbi daudenean, prestakuntza esplorazio analisian murgiltzen da. Ikasleek euren datuak angelu ezberdinetatik nola begiratu, bestela galduko liratekeen joerak, ereduak eta ikuspegiak agerian utziz.
Datuen garbiketaren funtsezko garrantzia
Edozein datu-zientzialarik esango dizu: analisi bat oinarritzen den datuak bezain ona da. Eta kalitatearen azterketa egin aurretik, ezinbestekoa da datuak garbiak eta fidagarriak direla ziurtatzea. Hor sartzen da datuen garbiketa, datuen zientziaren alderdi askotan gutxietsi baina guztiz ezinbestekoa.
OpenClassrooms "Garbitu eta aztertu zure datu-multzoa" ikastaroak analistek mundu errealeko datu-multzoekin lan egiten dutenean izaten dituzten erronka arruntak nabarmentzen ditu. Falta diren balioetatik eta sarrera-erroreetatik inkoherentziak eta bikoizketak, datu gordinak oso gutxitan daude aztertzeko prest eskuratu bezain laster.
Akats hauek antzemateko eta kudeatzeko teknikak eta tresnak ezagutuko dituzu. Errore mota desberdinak identifikatzea, zure analisietan duten eragina ulertzea edo Python bezalako tresnak erabiltzea zure datuak eraginkortasunez garbitzeko.
Baina teknikez harago, hemen irakasten den filosofia bat da: zorroztasunaren eta xehetasunen arretaren garrantziarena. Detektatu gabeko errore batek, txikia izan arren, analisi oso bat desitxuratu eta ondorio okerrak ekar ditzakeelako.
Sakon murgildu esplorazio datuen analisian
Zure datuen garbitasuna eta fidagarritasuna ziurtatu ondoren, hurrengo urratsa sakontzea da informazio baliotsuak ateratzeko. Exploratory Data Analysis (EDA) zure datuen joerak, ereduak eta anomaliak ezagutzeko urrats erabakigarri hori da, eta OpenClassrooms ikastaroak prozesu liluragarri honetan zehar gidatzen zaitu.
AED ez da estatistika edo grafiko sorta bat soilik; zure datu-multzoaren egitura eta harremanak ulertzeko ikuspegi metodikoa da. Galdera egokiak egiten, tresna estatistikoak erabiltzen ikasiko duzu erantzuteko eta emaitzak testuinguru esanguratsu batean interpretatzen.
Datuen banaketa, hipotesien azterketa eta aldagai anitzeko analisiak bezalako teknikak landuko dira. Teknika bakoitzak zure datuen alderdi desberdinak nola ezagut ditzakeen ikasiko duzu, ikuspegi orokorra eskainiz.
Baina ezer baino gehiago, ikastaroaren atal honek jakinminaren garrantzia azpimarratzen du datuen zientzian. DEA esplorazioa bezain azterketa da, eta pentsamendu irekia behar du ustekabeko ikuspegiak aurkitzeko.
