Բացահայտեք հետախուզական տվյալների վերլուծության արվեստը
Աշխարհում, որտեղ տվյալները դարձել են նոր նավթ, այն վերլուծել իմանալը կարևոր հմտություն է: OpenClassrooms-ի կողմից առաջարկվող «Կատարել հետախուզական տվյալների վերլուծություն» դասընթացը աստվածային պարգև է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են տիրապետել այս արվեստին: 15 ժամ տևողությամբ այս միջանկյալ մակարդակի դասընթացը թույլ կտա ձեզ հասկանալ ձեր տվյալների բազայի միտումները հզոր մեթոդների շնորհիվ, ինչպիսիք են Հիմնական բաղադրիչների վերլուծությունը (PCA) և k-միջոցների կլաստերավորումը:
Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես կատարել բազմաչափ հետախուզական վերլուծություն, որը կարևոր գործիք է ցանկացած լավ տվյալների վերլուծաբանի համար: Դուք կառաջնորդվեք ժողովրդական մեթոդների կիրառմամբ՝ ձեր նմուշը արագ վերլուծելու համար՝ նվազեցնելով անհատների կամ փոփոխականների քանակի չափը: Սրբապատկերային մեթոդները, ինչպիսիք են PCA-ն, թույլ են տալիս արագ բացահայտել ձեր ընտրանքի հիմնական միտումները՝ նվազեցնելով ձեր տվյալները ներկայացնելու համար անհրաժեշտ փոփոխականների քանակը՝ միաժամանակ կորցնելով հնարավորինս քիչ տեղեկատվություն:
Այս դասընթացի նախադրյալներն են մաթեմատիկայի տիրապետումը Terminale ES կամ S մակարդակում, միաչափ և երկչափ նկարագրական վիճակագրության լավ իմացություն, ինչպես նաև Python կամ R լեզվի տիրապետում Data Science-ի համատեքստում: Պանդաների, NumPy և Matplotlib գրադարանների լավ տիրապետումը անհրաժեշտ կլինի, եթե որպես ծրագրավորման լեզու ընտրեք Python-ը:
Սուզվեք հարուստ և կառուցվածքային մարզումների մեջ
Հետախուզական տվյալների վերլուծություն սկսելը պահանջում է կառուցվածքային և լավ կազմակերպված ուսուցում: OpenClassrooms-ն առաջարկում է ձեզ լավ մտածված կրթական ուղի, որն առաջնորդում է ձեզ ուսուցման տարբեր փուլերում: Դուք կսկսեք հետախուզական բազմաչափ վերլուծության ներածությունից, որտեղ դուք կբացահայտեք այս մոտեցման հետաքրքրությունը և կհանդիպեք ոլորտի փորձագետների, ինչպիսիք են Էմերիկ Նիկոլասը, հայտնի տվյալների գիտնական:
Դասընթացի ընթացքում առաջադիմելուն պես ձեզ կներկայացվեն ավելի առաջադեմ հասկացություններ: Դասընթացի երկրորդ մասը կներգրավի ձեզ Հիմնական բաղադրիչների վերլուծության (PCA) աշխարհում, մի տեխնիկա, որը թույլ կտա ձեզ հասկանալ չափումների կրճատման խնդիրները և մեթոդները: Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես մեկնաբանել հարաբերակցության շրջանակը և ընտրել բաղադրիչների քանակը, որոնք կօգտագործվեն ձեր վերլուծություններում:
Բայց սա դեռ ամենը չէ, դասընթացի երրորդ մասը ձեզ կներկայացնի տվյալների բաժանման տեխնիկան: Դուք կծանոթանաք k-means ալգորիթմին՝ ձեր տվյալները համասեռ խմբերի դասակարգելու հայտնի մեթոդի, ինչպես նաև հիերարխիկ կլաստերի տեխնիկայի մասին: Այս հմտությունները կարևոր են ցանկացած տվյալների վերլուծաբանի համար, ովքեր ցանկանում են արժեքավոր պատկերացումներ կորզել մեծ ծավալի տվյալներից:
Այս դասընթացը համապարփակ է և ձեզ տալիս է այն գործիքները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների վերլուծության փորձագետ դառնալու համար: Դուք կկարողանաք ինքնուրույն և արդյունավետ կերպով իրականացնել հետախուզական տվյալների վերլուծություն, ինչը շատ պահանջված հմտություն է այսօրվա պրոֆեսիոնալ աշխարհում:
Ընդլայնեք ձեր մասնագիտական հորիզոնները պրագմատիկ թրեյնինգով
Տվյալների գիտության դինամիկ ոլորտում կարևոր նշանակություն ունի գործնական հմտությունների ձեռքբերումը: Այս թրեյնինգը ձեզ պատրաստում է դիմակայելու իրական մարտահրավերներին, որոնց կհանդիպեք ձեր ապագա կարիերայում: Ընկղմվելով իրական դեպքերի ուսումնասիրության և գործնական նախագծերի մեջ՝ դուք հնարավորություն կունենաք գործնականում կիրառել ձեռք բերված տեսական գիտելիքները։
Այս դասընթացի հիմնական առավելություններից մեկը համախոհ սովորողների և մասնագետների համայնքի հասանելիությունն է: Դուք կկարողանաք մտքեր փոխանակել, քննարկել հայեցակարգերը և նույնիսկ համագործակցել նախագծերի վրա՝ ստեղծելով արժեքավոր ցանց ձեր ապագա կարիերայի համար: Բացի այդ, OpenClassrooms հարթակն առաջարկում է ձեզ անհատականացված մոնիտորինգ՝ թույլ տալով առաջադիմել ձեր սեփական տեմպերով՝ միաժամանակ օգտվելով ոլորտի փորձագետների օգնությունից:
Բացի այդ, այս թրեյնինգն առաջարկում է ձեզ անզուգական ճկունություն՝ թույլ տալով հետևել դասընթացներին ձեր սեփական տեմպերով, ձեր տան հարմարավետությունից: Ինքնուղղված ուսուցման այս մոտեցումը ոչ միայն գործնական է, այլ նաև խրախուսում է ինքնակարգավորման և ժամանակի կառավարման հմտությունների զարգացումը, որոնք արժեքավոր արժեքներ են այսօրվա մասնագիտական աշխարհում:
Մի խոսքով, այս թրեյնինգը տվյալների գիտության ոլորտում հաջող կարիերայի դարպաս է: Այն ձեզ ոչ միայն ապահովում է ամուր տեսական հմտություններով, այլև գործնական փորձով, որը ձեզ կառանձնացնի աշխատանքի շուկայում:
