هنر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را کشف کنید

در دنیایی که داده ها تبدیل به روغن جدید شده اند، دانستن نحوه تجزیه و تحلیل آن یک مهارت ضروری است. آموزش "انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی" ارائه شده توسط OpenClassrooms برای هر کسی که به دنبال تسلط بر این هنر است موهبتی است. با مدت زمان 15 ساعت، این دوره سطح متوسط ​​به شما این امکان را می دهد که روندهای مجموعه داده خود را به لطف روش های قدرتمندی مانند تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) و خوشه بندی k-means درک کنید.

در طول این آموزش، نحوه انجام تجزیه و تحلیل اکتشافی چند بعدی را یاد خواهید گرفت، ابزاری ضروری برای هر تحلیلگر داده خوب. شما در استفاده از روش های رایج برای تجزیه و تحلیل سریع نمونه خود، کاهش ابعاد تعداد افراد یا متغیرها راهنمایی خواهید شد. روش‌های نمادین مانند PCA به شما این امکان را می‌دهد تا با کاهش تعداد متغیرهای لازم برای نمایش داده‌های خود، به سرعت روندهای اصلی نمونه خود را شناسایی کنید، در حالی که اطلاعات کمتری را از دست بدهید.

پیش نیازهای این دوره تسلط بر ریاضیات در سطح ترمینال ES یا S، دانش خوب آمار توصیفی یک بعدی و دو بعدی و همچنین تسلط بر زبان پایتون یا R در زمینه علم داده است. اگر پایتون را به عنوان زبان برنامه نویسی خود انتخاب کنید، تسلط کافی بر کتابخانه های پانداها، NumPy و Matplotlib ضروری است.

در یک آموزش غنی و ساختاریافته شیرجه بزنید

شروع در تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی نیاز به آموزش ساختاریافته و سازمان یافته دارد. OpenClassrooms یک مسیر آموزشی کاملاً فکر شده را به شما ارائه می دهد که شما را در مراحل مختلف یادگیری راهنمایی می کند. شما با مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل چند بعدی اکتشافی شروع می کنید، جایی که علاقه این رویکرد را کشف خواهید کرد و با متخصصان این حوزه، مانند امریک نیکولاس، دانشمند مشهور داده، ملاقات خواهید کرد.

با پیشرفت در آموزش، با مفاهیم پیشرفته تری آشنا خواهید شد. بخش دوم دوره شما را در دنیای تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) غوطه ور می کند، تکنیکی که به شما امکان می دهد مسائل و روش های کاهش ابعاد را درک کنید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه دایره همبستگی ها را تفسیر کنید و تعداد مؤلفه هایی را برای استفاده در تجزیه و تحلیل خود انتخاب کنید.

اما این همه ماجرا نیست، قسمت سوم دوره شما را با تکنیک های پارتیشن بندی داده ها آشنا می کند. شما در مورد الگوریتم k-means، یک روش محبوب برای طبقه بندی داده های خود به گروه های همگن، و همچنین تکنیک های خوشه بندی سلسله مراتبی خواهید آموخت. این مهارت ها برای هر تحلیلگر داده ای که به دنبال استخراج بینش ارزشمند از حجم زیادی از داده ها است، ضروری است.

این آموزش جامع است و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص در تجزیه و تحلیل داده ها را در اختیار شما قرار می دهد. شما قادر خواهید بود تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را به طور مستقل و کارآمد انجام دهید، مهارتی که در دنیای حرفه ای امروز بسیار مورد توجه است.

افق های حرفه ای خود را با آموزش عملی گسترش دهید

در حوزه پویا علم داده، کسب مهارت های عملی بسیار مهم است. این آموزش شما را برای رویارویی با چالش های واقعی که در آینده شغلی خود با آن مواجه خواهید شد آماده می کند. با غوطه ور شدن در مطالعات موردی واقعی و پروژه های عملی، این فرصت را خواهید داشت که دانش نظری به دست آمده را عملی کنید.

یکی از مزایای عمده این آموزش دسترسی به جامعه ای از فراگیران و متخصصان همفکر است. شما قادر به تبادل ایده، بحث در مورد مفاهیم و حتی همکاری در پروژه ها خواهید بود و شبکه ای ارزشمند برای آینده شغلی خود ایجاد می کنید. علاوه بر این، پلتفرم OpenClassrooms نظارت شخصی را به شما ارائه می دهد و به شما امکان می دهد با سرعت خود پیشرفت کنید و در عین حال از کمک متخصصان در این زمینه بهره مند شوید.

علاوه بر این، این آموزش انعطاف‌پذیری بی‌نظیری را به شما ارائه می‌دهد و به شما امکان می‌دهد تا دوره‌ها را با سرعت دلخواه خود، از آسایش خانه خود دنبال کنید. این رویکرد یادگیری خودراهبر نه تنها عملی است، بلکه توسعه مهارت های خود انضباطی و مدیریت زمان را نیز تشویق می کند، دارایی های ارزشمند در دنیای حرفه ای امروز.

به طور خلاصه، این آموزش دروازه ای برای یک حرفه موفق در زمینه علم داده است. این نه تنها شما را به مهارت های نظری قوی مجهز می کند، بلکه تجربه عملی نیز دارد که شما را در بازار کار متمایز می کند.