Տվյալների մշակման հիմունքները
Ժամանակակից թվային աշխարհում տվյալները ամենուր են: Նրանք գրեթե բոլոր ռազմավարական որոշումների շարժիչ ուժն են՝ լինեն խոշոր կորպորացիաներ, թե նորարարական ստարտափներ: Այնուամենայնիվ, նախքան այս տվյալները արդյունավետ օգտագործելը, դրանք պետք է մաքրվեն և վերլուծվեն: Այստեղ է գալիս OpenClassrooms «Մաքրել և վերլուծել ձեր տվյալների հավաքածուն» դասընթացը:
Այս դասընթացը տրամադրում է համապարփակ ներածություն էական տվյալների մաքրման տեխնիկայի վերաբերյալ: Այն անդրադառնում է ընդհանուր մարտահրավերներին, ինչպիսիք են բացակայող արժեքները, մուտքագրման սխալները և անհամապատասխանությունները, որոնք կարող են շեղել վերլուծությունները: Գործնական ձեռնարկների և դեպքերի ուսումնասիրությունների միջոցով սովորողները առաջնորդվում են չմշակված տվյալները գործունակ պատկերացումների վերածելու գործընթացով:
Բայց սա դեռ ամենը չէ: Երբ տվյալները մաքուր են, ուսուցումն անցնում է հետախուզական վերլուծության: Սովորողները հայտնաբերում են, թե ինչպես նայել իրենց տվյալներին տարբեր տեսանկյուններից՝ բացահայտելով միտումներ, օրինաչափություններ և պատկերացումներ, որոնք հակառակ դեպքում կարող էին բաց թողնել:
Տվյալների մաքրման կարևոր նշանակությունը
Ցանկացած տվյալների գիտնական կասի ձեզ. վերլուծությունը նույնքան լավ է, որքան այն տվյալները, որոնց վրա հիմնված է: Եվ նախքան որակյալ վերլուծություն կատարելը, հրամայական է ապահովել, որ տվյալները մաքուր են և հուսալի: Հենց այստեղ է հայտնվում տվյալների մաքրումը, որը տվյալների գիտության հաճախ թերագնահատված, բայց բացարձակապես կարևոր ասպեկտ է:
OpenClassrooms «Մաքրել և վերլուծել ձեր տվյալների հավաքածուն» դասընթացը ընդգծում է ընդհանուր մարտահրավերները, որոնց բախվում են վերլուծաբանները իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուների հետ աշխատելիս: Բացակայող արժեքներից և մուտքագրման սխալներից մինչև անհամապատասխանություններ և կրկնօրինակներ, չմշակված տվյալները հազվադեպ են պատրաստ վերլուծության, հենց որ դրանք ձեռք բերվեն:
Ձեզ կներկայացվեն այս սխալները հայտնաբերելու և կառավարելու տեխնիկան և գործիքները: Անկախ նրանից, թե դա տարբեր տեսակի սխալների նույնականացում է, ձեր վերլուծության վրա դրանց ազդեցությունը հասկանալու, թե ձեր տվյալները արդյունավետ մաքրելու համար Python-ի նման գործիքների օգտագործումը:
Բայց տեխնիկայից դուրս, այստեղ ուսուցանվում է փիլիսոփայություն՝ խստության և մանրուքների նկատմամբ ուշադրության կարևորության մասին: Քանի որ չբացահայտված սխալը, որքան էլ փոքր լինի, կարող է խեղաթյուրել մի ամբողջ վերլուծություն և հանգեցնել սխալ եզրակացությունների:
Խորը սուզվել հետախուզական տվյալների վերլուծության մեջ
Ձեր տվյալների մաքրությունն ու հուսալիությունը ապահովելուց հետո հաջորդ քայլը դրանց մեջ խորամանկելն է՝ արժեքավոր պատկերացումներ կորզելու համար: Հետախուզական տվյալների վերլուծությունը (EDA) այն կարևոր քայլն է ձեր տվյալների միտումները, օրինաչափությունները և անոմալիաները բացահայտելու համար, և OpenClassrooms դասընթացն առաջնորդում է ձեզ այս հետաքրքրաշարժ գործընթացում:
AED-ը պարզապես վիճակագրության կամ գծապատկերների շարք չէ. դա մեթոդական մոտեցում է ձեր տվյալների բազայի կառուցվածքն ու հարաբերությունները հասկանալու համար: Դուք կսովորեք, թե ինչպես ճիշտ հարցեր տալ, օգտագործել վիճակագրական գործիքներ՝ դրանց պատասխանելու համար և արդյունքները մեկնաբանել իմաստալից համատեքստում:
Կծածկվեն այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են տվյալների բաշխումը, վարկածների փորձարկումը և բազմաչափ վերլուծությունները: Դուք կսովորեք, թե ինչպես յուրաքանչյուր տեխնիկա կարող է բացահայտել ձեր տվյալների տարբեր ասպեկտները՝ տրամադրելով համապարփակ ակնարկ:
Բայց ամեն ինչից առավել, դասընթացի այս բաժինը շեշտում է տվյալների գիտության մեջ հետաքրքրասիրության կարևորությունը: DEA-ն նույնքան հետախուզում է, որքան վերլուծություն, և այն պահանջում է բաց միտք՝ անսպասելի պատկերացումները բացահայտելու համար:
