მონაცემთა დამუშავების საფუძვლები
დღევანდელ ციფრულ სამყაროში მონაცემები ყველგან არის. ისინი არიან მამოძრავებელი ძალა თითქმის ყველა სტრატეგიული გადაწყვეტილების უკან, იქნება ეს მსხვილი კორპორაციები თუ ინოვაციური სტარტაპები. თუმცა, სანამ ეს მონაცემები ეფექტური იქნება, ის უნდა გაიწმინდოს და გაანალიზდეს. სწორედ აქ მოდის OpenClassrooms ტრენინგი „გაწმინდე და გააანალიზე შენი მონაცემთა ნაკრები“.
ეს კურსი იძლევა ყოვლისმომცველ შესავალს არსებითი მონაცემთა გაწმენდის ტექნიკის შესახებ. ის აგვარებს საერთო გამოწვევებს, როგორიცაა გამოტოვებული მნიშვნელობები, შეყვანის შეცდომები და შეუსაბამობები, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ანალიზი. პრაქტიკული გაკვეთილებითა და შემთხვევის შესწავლით, მოსწავლეები ხელმძღვანელობენ ნედლეული მონაცემების ქმედით აზრებად გარდაქმნის პროცესს.
მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის. მას შემდეგ, რაც მონაცემები სუფთაა, ტრენინგი ჩადის საძიებო ანალიზში. მოსწავლეები აღმოაჩენენ, თუ როგორ უნდა შეხედონ მათ მონაცემებს სხვადასხვა კუთხიდან, გამოავლინონ ტენდენციები, შაბლონები და შეხედულებები, რომლებიც სხვაგვარად შეიძლება გამოგრჩეთ.
მონაცემთა გაწმენდის გადამწყვეტი მნიშვნელობა
ნებისმიერი მონაცემთა მეცნიერი გეტყვით: ანალიზი მხოლოდ ისეთივე კარგია, როგორც ის მონაცემები, რომლებზეც ის დაფუძნებულია. და სანამ შეძლებთ ხარისხის ანალიზს, აუცილებელია დარწმუნდეთ, რომ მონაცემები სუფთა და სანდოა. სწორედ აქ მოდის მონაცემთა გაწმენდა, მონაცემთა მეცნიერების ხშირად დაუფასებელი, მაგრამ აბსოლუტურად სასიცოცხლო ასპექტი.
OpenClassrooms-ის კურსი „გაწმინდე და გააანალიზე შენი მონაცემთა ნაკრები“ ხაზს უსვამს საერთო გამოწვევებს, რომლებსაც ანალიტიკოსები აწყდებიან რეალურ სამყაროს მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას. გამოტოვებული მნიშვნელობებიდან და შეყვანის შეცდომებიდან დაწყებული შეუსაბამობებით და დუბლიკატებით დამთავრებული, ნედლეული მონაცემები იშვიათად არის მზად ანალიზისთვის, როგორც კი ისინი შეიძენენ.
თქვენ გაეცნობით ტექნიკასა და ინსტრუმენტებს ამ შეცდომების აღმოსაჩენად და მართვისთვის. იქნება ეს სხვადასხვა ტიპის შეცდომების იდენტიფიცირება, მათი გავლენის გაგება თქვენს ანალიტიკაზე, თუ ინსტრუმენტების გამოყენება, როგორიცაა Python თქვენი მონაცემების ეფექტურად გასასუფთავებლად.
მაგრამ ტექნიკის მიღმა, აქ ისწავლება ფილოსოფია: სიმკაცრისა და დეტალებისადმი ყურადღების მნიშვნელობის შესახებ. იმის გამო, რომ გამოუცნობმა შეცდომამ, რაც არ უნდა მცირეა, შეიძლება დაამახინჯოს მთელი ანალიზი და გამოიწვიოს მცდარი დასკვნები.
ღრმა ჩაძირვა საძიებო მონაცემთა ანალიზში
თქვენი მონაცემების სისუფთავისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად, შემდეგი ნაბიჯი არის მასში შესწავლა ღირებული ინფორმაციის მოსაპოვებლად. საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA) არის გადამწყვეტი ნაბიჯი თქვენს მონაცემებში ტენდენციების, შაბლონებისა და ანომალიების გამოსავლენად და OpenClassrooms კურსი დაგეხმარებათ ამ მომხიბლავი პროცესის განმავლობაში.
AED არ არის მხოლოდ სტატისტიკის ან სქემების სერია; ეს არის მეთოდური მიდგომა თქვენი მონაცემთა ბაზაში არსებული სტრუქტურისა და ურთიერთობების გასაგებად. თქვენ შეისწავლით თუ როგორ დაისვათ სწორი კითხვები, გამოიყენოთ სტატისტიკური ინსტრუმენტები მათზე პასუხის გასაცემად და შედეგების ინტერპრეტაცია მნიშვნელოვანი კონტექსტში.
განხილული იქნება ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა მონაცემთა განაწილება, ჰიპოთეზის ტესტირება და მრავალვარიანტული ანალიზი. თქვენ გაიგებთ, თუ როგორ შეუძლია თითოეულ ტექნიკას გამოავლინოს თქვენი მონაცემების სხვადასხვა ასპექტები, რაც უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ მიმოხილვას.
მაგრამ ყველაფერზე მეტად, კურსის ეს ნაწილი ხაზს უსვამს ცნობისმოყვარეობის მნიშვნელობას მონაცემთა მეცნიერებაში. DEA არის ისეთივე კვლევა, როგორც ანალიზი, და ის მოითხოვს ღია გონებას მოულოდნელი შეხედულებების გამოსავლენად.
