Վարպետ տվյալների վերլուծություն Linkedin Learning-ով
Դասընթացը սկսվում է տվյալների վերլուծության սահմանմամբ: Պարոն Սուիսին պարզաբանում է տվյալների վերլուծաբանի դերը. Այս ներածությունը հիմնարար է մասնագիտության մարտահրավերները հասկանալու համար: Այնուհետև այն ուսումնասիրում է տվյալների աշխատողի հայեցակարգը: Այս բաժինը ընդլայնում է տվյալների դերերի հեռանկարը: Յուրաքանչյուր դեր շատ կարևոր է տվյալների և վերլուծական թիմի հաջողության համար:
Այնուհետև դասընթացավարը ներկայացնում է տվյալների գիտության տարբեր մասնագիտությունները: Այս բազմազանությունը ցույց է տալիս ոլորտի հարստությունը։ Տվյալների գիտնականի հմտությունները մանրամասնված են՝ ապահովելով պահանջների հստակ պատկերացում:
Տվյալների ըմբռնումը վերապատրաստման հենասյուն է: Դասավանդվում են դաշտերը և տվյալների տեսակները: Այս գիտելիքը անհրաժեշտ է տվյալների արդյունավետ մանիպուլյացիայի համար:
Այն նաև ներառում է գործառնությունների և գործառույթների օգտագործումը: Այս գործիքները կենսական նշանակություն ունեն նոր տվյալներ ստեղծելու համար: Հիմնական շարահյուսությունը և հրահանգները պարզաբանված են:
Գործնական վարժություններ և մարտահրավերներ
Դասընթացը ներառում է գործնական մարտահրավերներ, օրինակ՝ SQL կարդալը: Այս վարժությունները ամրապնդում են ձեռք բերված հմտությունները։ Տրված լուծումներն օգնում են համախմբել ուսուցումը: Պարոն Սուիսին սովորողներին ուղղորդում է առկա տվյալների մեկնաբանման հարցում: Տվյալների որոնումն ու մաքրումը վճռորոշ ասպեկտ է: Այն ցույց է տալիս, թե ինչպես հասկանալ տվյալները և դրա հետ կապված աշխատանքային հոսքը:
Միացումները ևս մեկ կարևոր թեմա են: Դասընթացը բացատրում է դրանց օգտագործումը տվյալների վերլուծության մեջ: Այս հմտությունները կարևոր են տվյալների տարբեր աղբյուրներ կապելու համար: Ներդրված է CRISP-DM մեթոդաբանությունը: Այս մոտեցումը կառուցվածքում է տվյալների վերլուծությունը: Ամենատարածված սխալներից խուսափելու համար խորհուրդներ են տրվում:
Վեբ քերծումը Excel-ով նորարարական թեմա է: Մենք ցույց ենք տալիս, թե ինչպես ինտեգրել ETL տվյալները: Տվյալների մաքրումը Excel մակրոներով և Power Query-ով նույնպես ծածկված է:
Power Pivot-ով տվյալների մոդելավորումը առաջադեմ հմտություն է: Դասընթացը աջակցում է սովորողներին հիմնական կատարողական ցուցանիշների կիրառմամբ: Այս գործիքները չափազանց կարևոր են տվյալների արդյունավետ վերլուծության համար:
Եզրափակելով, այս դասընթացը ամբողջական ուղեցույց է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են տիրապետել տվյալների վերլուծությանը: Այն ամուր հիմք է ստեղծում տարբեր մասնագիտական համատեքստերում տվյալների հետազոտման և շահագործման համար:
Վերծանել տվյալների լեզուն. արդյունավետ վերլուծության բանալիներ
Տվյալների լեզուն ժամանակակից վերլուծության բանալին է: Այս լեզուն հասկանալը դռներ է բացում արժեքավոր պատկերացումների համար: Այս հոդվածը ուսումնասիրում է տվյալների արդյունավետ վերծանման հիմունքները:
Տվյալների վերլուծությունը սկսվում է տվյալների տեսակների ըմբռնմամբ: Յուրաքանչյուր տեսակ ունի իր առանձնահատկությունները և օգտագործումը: Այս ըմբռնումը էական նշանակություն ունի համապատասխան վերլուծության համար:
Հիմնական տվյալների գործառնությունները ևս մեկ սյուն են: Դրանք ներառում են տեսակավորում, զտում և համախմբում: Այս գործողությունների տիրապետումը թույլ է տալիս հեշտությամբ կառավարել տվյալները:
Ընդլայնված գործառույթները, ինչպես վիճակագրական հաշվարկները, շատ կարևոր են: Նրանք բացահայտում են միտումներ և օրինաչափություններ: Այս գործառույթները չմշակված տվյալները վերածում են գործող պատկերացումների:
Տվյալների մեկնաբանումը արվեստ է: Տվյալները կարդալու և հասկանալու իմացությունը առավելություն է: Այս հմտությունը կենսական նշանակություն ունի հուսալի եզրակացություններ անելու համար:
Տվյալների արտացոլումը մեծ դեր է խաղում: Նրանք փոխակերպում են բարդ տվյալները հասկանալի գրաֆիկայի: Այս վիզուալիզացիաները հեշտացնում են արդյունքների փոխանցումը:
Տվյալների մոդելավորումը առաջադեմ քայլ է: Այն ներառում է այնպիսի գործիքների օգտագործում, ինչպիսին է Power Pivot-ը: Այս գործիքներն օգնում են ստեղծել կանխատեսող մոդելներ և խորը վերլուծություն:
Տվյալների լեզվի վերծանումը անգնահատելի հմտություն է: Այն թույլ է տալիս տվյալները փոխակերպվել տեղեկացված որոշումների: Տվյալներով առաջնորդվող աշխարհում այս վարպետությունը մեծ առավելություն է ցանկացած մասնագետի համար:
Տվյալների գիտության միտումները. Ինչ պետք է իմանա յուրաքանչյուր մասնագետ
Տվյալների գիտությունը զարգանում է արագ տեմպերով՝ բերելով նոր հնարավորություններ: Արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը գերակշռում են լանդշաֆտին: Նրանց ինտեգրումը տվյալների գիտության մեջ բացում է անսահման հնարավորություններ: Այս ինտեգրումը նորարարության շարժիչ ուժ է:
Մեծ տվյալների նշանակությունը շարունակում է մեծանալ: Տվյալների մեծ հավաքածուները կառավարելու ունակությունը շատ կարևոր է: Այս կառավարումը հնարավորություն է տալիս բացահայտել թաքնված պատկերացումները: Տվյալների վերլուծության ավտոմատացումը նույնպես մեծ տեղ է գրավում: Ավտոմատացված գործիքները բարձրացնում են արդյունավետությունը և նվազեցնում սխալները: Այս ավտոմատացումը զգալի ժամանակ է խնայում:
Տվյալների վիզուալիզացիայի հմտություններն ավելի պահանջված են, քան երբևէ: Դրանք թույլ են տալիս բարդ տվյալներ ներկայացնել հասկանալի ձևով: Այս հմտությունները կարևոր են հաղորդակցության համար: Էթիկական տվյալների գիտությունը դառնում է թեժ թեմա: Պրոֆեսիոնալները պետք է տեղյակ լինեն իրենց աշխատանքի էթիկական հետևանքների մասին: Այս իրազեկումը կենսական նշանակություն ունի պատասխանատու պրակտիկայի համար:
Խորը ուսուցումը շարունակական միտում է: Այն առաջարկում է առաջադեմ վերլուծական հնարավորություններ: Այս տեխնիկայի տիրապետումը առավելություն է մասնագետների համար: Տվյալների գիտությունը փոխակերպում է յուրաքանչյուր ոլորտ: Առողջությունից մինչև ֆինանսներ, դրա ազդեցությունը համընդհանուր է: Այս փոխակերպումը հեղափոխություն է որոշումների կայացման գործում:
Տվյալների գիտության հմտությունները դարձել են լայնակի: Նրանք այլևս չեն սահմանափակվում միայն տվյալների գիտնականներով: Բոլոր մասնագետները կարող են օգտվել այս հմտություններից:
Վերջին միտումներին արդի մնալը շատ կարևոր է: Տվյալներով առաջնորդվող աշխարհում այս գիտելիքը կարևոր է: