Tutustu tutkivan data-analyysin taiteeseen
Maailmassa, jossa datasta on tullut uusi öljy, sen analysointi on olennainen taito. OpenClassroomsin tarjoama "Perform Exploratory Data Analysis" -koulutus on hyvä lahja kaikille, jotka haluavat hallita tätä taidetta. Tämä 15 tunnin kestoinen keskitason kurssi antaa sinun ymmärtää tietojoukkosi trendejä tehokkaiden menetelmien, kuten PCA (Principal Component Analysis) ja k-means-klusteroinnin, ansiosta.
Tämän koulutuksen aikana opit suorittamaan moniulotteisen tutkivan analyysin, joka on olennainen työkalu jokaiselle hyvälle data-analyytikolle. Sinua ohjataan käyttämään suosittuja menetelmiä otoksen nopeaan analysointiin vähentäen yksilöiden tai muuttujien lukumäärää. Ikonisten menetelmien, kuten PCA:n, avulla voit nopeasti tunnistaa otoksen tärkeimmät suuntaukset vähentämällä tietojesi esittämiseen tarvittavien muuttujien määrää samalla, kun menetät mahdollisimman vähän tietoa.
Kurssin edellytyksenä on matematiikan hallinta Terminale ES- tai S-tasolla, hyvä yksi- ja kaksiulotteisen kuvailevan tilaston tuntemus sekä Python- tai R-kielen hallinta datatieteen kontekstissa. Panda-, NumPy- ja Matplotlib-kirjastojen hyvä hallinta on välttämätöntä, jos valitset ohjelmointikieleksi Pythonin.
Sukella rikkaaseen ja jäsenneltyyn koulutukseen
Tutkivan data-analyysin aloittaminen vaatii jäsenneltyä ja hyvin organisoitua koulutusta. OpenClassrooms tarjoaa sinulle hyvin harkitun koulutuspolun, joka opastaa sinua oppimisen eri vaiheissa. Aloitat esittelyllä tutkivaan moniulotteiseen analyysiin, jossa huomaat tämän lähestymistavan kiinnostavuuden ja tapaat alan asiantuntijoita, kuten Emeric Nicolasin, tunnetun datatieteilijän.
Kun edistyt koulutuksen aikana, tutustut edistyneempiin käsitteisiin. Kurssin toinen osa uppoaa sinut pääkomponenttianalyysin (PCA) maailmaan, tekniikkaan, jonka avulla voit ymmärtää mittojen pienentämisen haasteita ja menetelmiä. Opit myös tulkitsemaan korrelaatiopiiriä ja valitsemaan analyyseissäsi käytettävien komponenttien lukumäärän.
Mutta siinä ei vielä kaikki, kurssin kolmas osa tutustuttaa sinut tiedon osiointitekniikoihin. Opit k-means-algoritmista, joka on suosittu menetelmä tietojen luokittelemiseksi homogeenisiin ryhmiin, sekä hierarkkisia klusterointitekniikoita. Nämä taidot ovat välttämättömiä jokaiselle data-analyytikolle, joka haluaa poimia arvokkaita oivalluksia suurista tietomääristä.
Tämä koulutus on kattava ja antaa sinulle työkalut, joita tarvitset data-analyysin asiantuntijaksi. Pystyt suorittamaan tutkivia dataanalyysejä itsenäisesti ja tehokkaasti, mikä on erittäin kysytty taito nykypäivän ammattimaailmassa.
Laajenna ammatillista horisonttiasi pragmaattisen koulutuksen avulla
Datatieteen dynaamisella alalla käytännön taitojen hankkiminen on ratkaisevan tärkeää. Tämä koulutus valmistaa sinua kohtaamaan todelliset haasteet, joita kohtaat tulevalla urallasi. Uppoutumalla todellisiin tapaustutkimuksiin ja käytännön projekteihin sinulla on mahdollisuus soveltaa hankittua teoreettista tietoa käytännössä.
Yksi tämän koulutuksen suurimmista eduista on pääsy samanhenkisten opiskelijoiden ja ammattilaisten yhteisöön. Pystyt vaihtamaan ideoita, keskustelemaan konsepteista ja jopa tekemään yhteistyötä projekteissa luoden arvokkaan verkoston tulevaa uraasi varten. Lisäksi OpenClassrooms-alusta tarjoaa sinulle räätälöidyn valvonnan, jonka avulla voit edetä omaan tahtiisi samalla kun hyödyt alan asiantuntijoiden avusta.
Lisäksi tämä koulutus tarjoaa sinulle vertaansa vailla olevaa joustavuutta, jolloin voit seurata kursseja omaan tahtiisi, mukavasti kotoa käsin. Tämä itseohjautuva oppimisen lähestymistapa ei ole vain käytännöllinen, vaan se rohkaisee myös kehittämään itsekuria ja ajanhallintataitoja, jotka ovat arvokkaita voimavaroja nykypäivän ammattimaailmassa.
Lyhyesti sanottuna tämä koulutus on portti menestyksekkäälle uralle datatieteen alalla. Se ei vain anna sinulle vankkoja teoreettisia taitoja, vaan myös käytännön kokemusta, joka erottaa sinut työmarkkinoilla.
