სამაგისტრო მონაცემთა ანალიზი Linkedin Learning-ით

სწავლის მონაცემთა ანალიზი აუცილებელია დღევანდელ ციფრულ სამყაროში. Omar Souissi გთავაზობთ სრულ ტრენინგს ამ სფეროს დასაუფლებლად. „სწავლის მონაცემთა ანალიზი: 1 საფუძვლები“ ​​აუცილებელი კურსია ყველასთვის.

ტრენინგი იწყება მონაცემთა ანალიზის განსაზღვრით. ბატონი სუისი განმარტავს მონაცემთა ანალიტიკოსის როლს. ეს შესავალი ფუნდამენტურია პროფესიის გამოწვევების გასაგებად. შემდეგ ის იკვლევს მონაცემთა მუშაკის კონცეფციას. ეს განყოფილება აფართოებს პერსპექტივას მონაცემთა როლების შესახებ. თითოეული როლი გადამწყვეტია მონაცემთა და ანალიტიკის გუნდის წარმატებისთვის.

შემდეგ ტრენერი წარმოგიდგენთ მონაცემთა მეცნიერების სხვადასხვა პროფესიას. ეს მრავალფეროვნება გვიჩვენებს დარგის სიმდიდრეს. მონაცემთა მეცნიერის უნარები დეტალურად არის აღწერილი, რაც მკაფიო ხედვას იძლევა მოთხოვნების შესახებ.

მონაცემების გაგება ტრენინგის საყრდენია. ისწავლება ველები და მონაცემთა ტიპები. ეს ცოდნა აუცილებელია მონაცემების ეფექტური მანიპულირებისთვის.

ის ასევე მოიცავს ოპერაციებისა და ფუნქციების გამოყენებას. ეს ინსტრუმენტები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია ახალი მონაცემების შესაქმნელად. ძირითადი სინტაქსი და ინსტრუქციები ნათლად არის ახსნილი.

პრაქტიკული სავარჯიშოები და გამოწვევები

ტრენინგი მოიცავს პრაქტიკულ გამოწვევებს, როგორიცაა SQL კითხვა. ეს სავარჯიშოები აძლიერებს შეძენილ უნარებს. მოწოდებული გადაწყვეტილებები ხელს უწყობს სწავლის კონსოლიდაციას. ბ-ნი სუისი ხელმძღვანელობს მოსწავლეებს არსებული მონაცემების ინტერპრეტაციაში. მონაცემების მოძიება და გაწმენდა გადამწყვეტი ასპექტია. ის გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა გავიგოთ მონაცემები და მასთან დაკავშირებული სამუშაო პროცესი.

შეერთება კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი თემაა. ტრენინგი განმარტავს მათ გამოყენებას მონაცემთა ანალიზში. ეს უნარები აუცილებელია მონაცემთა სხვადასხვა წყაროების დასაკავშირებლად. დანერგილია CRISP-DM მეთოდოლოგია. ეს მიდგომა აყალიბებს მონაცემთა ანალიზს. რჩევები გაზიარებულია ყველაზე გავრცელებული შეცდომების თავიდან ასაცილებლად.

ვებ სკრაპინგი Excel-ით ინოვაციური თემაა. ჩვენ გაჩვენებთ, თუ როგორ უნდა დააკავშიროთ ETL მონაცემები. ასევე დაფარულია მონაცემთა გაწმენდა Excel მაკროებით და Power Query-ით.

მონაცემთა მოდელირება Power Pivot-ით არის მოწინავე უნარი. ტრენინგი ეხმარება მოსწავლეებს მუშაობის ძირითადი ინდიკატორების გამოყენებით. ეს ინსტრუმენტები გადამწყვეტია მონაცემთა ეფექტური ანალიზისთვის.

დასასრულს, ეს ტრენინგი არის სრული სახელმძღვანელო ყველასთვის, ვისაც მონაცემთა ანალიზის დაუფლება სურს. ის იძლევა მყარ საფუძველს მონაცემთა შესწავლისა და ექსპლუატაციისთვის სხვადასხვა პროფესიულ კონტექსტში.

მონაცემთა ენის გაშიფვრა: ეფექტური ანალიზის გასაღებები

მონაცემთა ენა არის გასაღები თანამედროვე ანალიტიკისთვის. ამ ენის გაგება ხსნის კარებს ღირებული შეხედულებებისთვის. ეს სტატია იკვლევს მონაცემთა ეფექტური დეკოდირების საფუძვლებს.

მონაცემთა ანალიზი იწყება მონაცემთა ტიპების გაგებით. თითოეულ ტიპს აქვს თავისი სპეციფიკა და გამოყენება. ეს გაგება აუცილებელია შესაბამისი ანალიზისთვის.

მონაცემთა ძირითადი ოპერაციები კიდევ ერთი საყრდენია. მათ შორისაა დახარისხება, ფილტრაცია და აგრეგაცია. ამ ოპერაციების დაუფლება საშუალებას გაძლევთ მარტივად მანიპულიროთ მონაცემებით.

გაფართოებული ფუნქციები, როგორიცაა სტატისტიკური გამოთვლები, გადამწყვეტია. ისინი ავლენენ ტენდენციებს და ნიმუშებს. ეს ფუნქციები გარდაქმნის ნედლეულ მონაცემებს ქმედით ცნობად.

მონაცემთა ინტერპრეტაცია ხელოვნებაა. მონაცემების წაკითხვისა და გაგების ცოდნა აქტივობაა. ეს უნარი სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია სანდო დასკვნების გამოსატანად.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია დიდ როლს თამაშობს. ისინი გარდაქმნიან კომპლექსურ მონაცემებს გასაგებ გრაფიკად. ეს ვიზუალიზაცია აადვილებს შედეგების კომუნიკაციას.

მონაცემთა მოდელირება მოწინავე ნაბიჯია. ის მოიცავს ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებას, როგორიცაა Power Pivot. ეს ხელსაწყოები ხელს უწყობს პროგნოზირებადი მოდელების და სიღრმისეული ანალიტიკის შექმნას.

მონაცემთა ენის გაშიფვრა ფასდაუდებელი უნარია. ეს საშუალებას იძლევა მონაცემები გარდაიქმნას ინფორმირებულ გადაწყვეტილებებად. მსოფლიოში, რომელსაც მართავს მონაცემები, ეს ოსტატობა არის მთავარი აქტივი ნებისმიერი პროფესიონალისთვის.

ტენდენციები მონაცემთა მეცნიერებაში: რა უნდა იცოდეს ყველა პროფესიონალმა

მონაცემთა მეცნიერება სწრაფად ვითარდება და ახალ შესაძლებლობებს მოაქვს. ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა დომინირებს ლანდშაფტში. მათი ინტეგრაცია მონაცემთა მეცნიერებაში ხსნის უსაზღვრო შესაძლებლობებს. ეს ინტეგრაცია არის ინოვაციის მამოძრავებელი ძალა.

დიდი მონაცემები აგრძელებს მნიშვნელობას. დიდი მონაცემთა ნაკრების მართვის უნარი გადამწყვეტია. ეს მენეჯმენტი შესაძლებელს ხდის ფარული შეხედულებების გამოვლენას. ავტომატიზაცია მონაცემთა ანალიზშიც იძენს ადგილს. ავტომატური ხელსაწყოები ზრდის ეფექტურობას და ამცირებს შეცდომებს. ეს ავტომატიზაცია დაზოგავს მნიშვნელოვან დროს.

მონაცემთა ვიზუალიზაციის უნარები უფრო მოთხოვნადია, ვიდრე ოდესმე. ისინი საშუალებას აძლევს კომპლექსური მონაცემების გასაგებად წარმოჩენას. ეს უნარები აუცილებელია კომუნიკაციისთვის. ეთიკური მონაცემთა მეცნიერება ხდება ცხელი თემა. პროფესიონალებმა უნდა იცოდნენ თავიანთი მუშაობის ეთიკური შედეგები. ეს ცნობიერება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია პასუხისმგებელი პრაქტიკისთვის.

ღრმა სწავლა მუდმივი ტენდენციაა. ის გთავაზობთ მოწინავე ანალიტიკის შესაძლებლობებს. ამ ტექნიკის ოსტატობა პროფესიონალური ფასეულობაა. მონაცემთა მეცნიერება გარდაქმნის ყველა სექტორს. ჯანდაცვიდან ფინანსებამდე, მისი გავლენა უნივერსალურია. ეს ტრანსფორმაცია არის რევოლუცია გადაწყვეტილების მიღებაში.

მონაცემთა მეცნიერების უნარები ტრანსვერსიული გახდა. ისინი აღარ შემოიფარგლებიან მონაცემთა მეცნიერებით. ყველა პროფესიონალს შეუძლია ისარგებლოს ამ უნარებით.

გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს უახლესი ტენდენციების ინფორმირებას. მსოფლიოში, რომელსაც მართავს მონაცემები, ეს ცოდნა აუცილებელია.

→→→ პიროვნული და პროფესიული განვითარების კონტექსტში, Gmail-ის ოსტატობა ხშირად დაუფასებელი, მაგრამ აუცილებელი სფეროა←←←