Otkrijte umjetnost istraživačke analize podataka

U svijetu u kojem su podaci postali novo ulje, znati kako ih analizirati ključna je vještina. Obuka "Izvođenje istraživačke analize podataka" koju nudi OpenClassrooms božji je dar za svakoga tko želi svladati ovu umjetnost. S trajanjem od 15 sati, ovaj tečaj srednje razine omogućit će vam razumijevanje trendova u vašem skupu podataka koristeći snažne metode kao što su analiza glavnih komponenti (PCA) i grupiranje k-srednjih vrijednosti.

Tijekom ove obuke naučit ćete kako izvesti višedimenzionalnu eksplorativnu analizu, neophodan alat za svakog dobrog analitičara podataka. Bit ćete vođeni korištenjem popularnih metoda za brzu analizu vašeg uzorka, smanjujući dimenziju broja pojedinaca ili varijabli. Ikonske metode kao što je PCA omogućuju vam brzo prepoznavanje glavnih trendova u vašem uzorku, smanjenjem broja varijabli potrebnih za predstavljanje vaših podataka, uz gubitak što je moguće manje informacija.

Preduvjeti za ovaj tečaj su poznavanje matematike na razini Terminale ES ili S, dobro poznavanje jednodimenzionalne i dvodimenzionalne deskriptivne statistike, kao i poznavanje jezika Python ili R u kontekstu Data Science. Ako odaberete Python kao svoj programski jezik, bit će potrebno dobro vladati bibliotekama pandas, NumPy i Matplotlib.

Uronite u bogat i strukturiran trening

Za početak istraživačke analize podataka potrebna je strukturirana i dobro organizirana obuka. OpenClassrooms vam nudi dobro osmišljen obrazovni put koji vas vodi kroz različite faze učenja. Započet ćete s uvodom u višedimenzionalnu eksplorativnu analizu, gdje ćete otkriti vrijednost ovog pristupa i upoznati stručnjake u tom području, poput Emerica Nicolasa, renomiranog podatkovnog znanstvenika.

PROČITAJTE  Povećajte svoju produktivnost učinkovitim upravljanjem vremenom: online obuka

Kako napredujete kroz obuku, bit ćete upoznati s naprednijim konceptima. Drugi dio tečaja uronit će vas u svijet analize glavnih komponenti (PCA), tehnike koja će vam omogućiti razumijevanje problema i metoda smanjenja dimenzija. Također ćete naučiti kako interpretirati korelacijski krug i odabrati broj komponenti koje ćete koristiti u svojim analizama.

Ali to nije sve, treći dio tečaja će vas upoznati s tehnikama particioniranja podataka. Naučit ćete o algoritmu k-means, popularnoj metodi za klasificiranje vaših podataka u homogene grupe, kao i tehnikama hijerarhijskog klasteriranja. Ove su vještine ključne za svakog analitičara podataka koji želi izvući vrijedne uvide iz velikih količina podataka.

Ova je obuka sveobuhvatna i daje vam alate koji su vam potrebni da postanete stručnjak za analizu podataka. Moći ćete neovisno i učinkovito provoditi istraživačke analize podataka, što je vrlo tražena vještina u današnjem profesionalnom svijetu.

Proširite svoje profesionalne horizonte uz Pragmatic Training

U dinamičnoj industriji znanosti o podacima ključno je stjecanje praktičnih vještina. Ova vas obuka priprema za suočavanje sa stvarnim izazovima s kojima ćete se susresti u svojoj budućoj karijeri. Uranjanjem u studije slučaja iz stvarnog svijeta i praktične projekte imat ćete priliku stečeno teoretsko znanje primijeniti u praksi.

Jedna od glavnih prednosti ove obuke je pristup zajednici učenika i stručnjaka koji isto misle. Moći ćete razmjenjivati ​​ideje, raspravljati o konceptima, pa čak i surađivati ​​na projektima, stvarajući vrijednu mrežu za svoju buduću karijeru. Osim toga, platforma OpenClassrooms nudi vam personalizirani nadzor, omogućujući vam da napredujete vlastitim tempom, dok uživate u pomoći stručnjaka u tom području.

PROČITAJTE  Definicija i važnost alata kvalitete

Osim toga, ova vam obuka nudi neusporedivu fleksibilnost, omogućujući vam da pratite tečajeve vlastitim tempom, iz udobnosti svog doma. Ovaj pristup samousmjerenom učenju nije samo praktičan, već također potiče razvoj samodiscipline i vještina upravljanja vremenom, vrijednih sredstava u današnjem profesionalnom svijetu.

Ukratko, ova obuka je ulaz u uspješnu karijeru u području podatkovne znanosti. Osposobljava vas ne samo snažnim teoretskim vještinama, već i praktičnim iskustvom koje će vas izdvojiti na tržištu rada.