აღმოაჩინეთ საძიებო მონაცემთა ანალიზის ხელოვნება
მსოფლიოში, სადაც მონაცემები გახდა ახალი ზეთი, მისი ანალიზის ცოდნა აუცილებელი უნარია. OpenClassrooms-ის მიერ შემოთავაზებული ტრენინგი „შეასრულეთ საძიებო მონაცემთა ანალიზი“ არის ღვთის საჩუქარი ყველასთვის, ვინც ამ ხელოვნებას ეძებს. 15 საათის ხანგრძლივობით, ეს საშუალო დონის კურსი საშუალებას მოგცემთ გაიგოთ თქვენი მონაცემთა ნაკრების ტენდენციები ძლიერი მეთოდების წყალობით, როგორიცაა ძირითადი კომპონენტების ანალიზი (PCA) და k-საშუალებების კლასტერირება.
ამ ტრენინგის დროს თქვენ შეისწავლით თუ როგორ უნდა შეასრულოთ მრავალგანზომილებიანი საძიებო ანალიზი, რომელიც აუცილებელი ინსტრუმენტია ნებისმიერი კარგი მონაცემთა ანალიტიკოსისთვის. თქვენ იხელმძღვანელებთ პოპულარული მეთოდების გამოყენებაში თქვენი ნიმუშის სწრაფად გასაანალიზებლად, ინდივიდების ან ცვლადების რაოდენობის შემცირებით. ხატოვანი მეთოდები, როგორიცაა PCA, საშუალებას გაძლევთ სწრაფად ამოიცნოთ თქვენი ნიმუშის ძირითადი ტენდენციები, თქვენი მონაცემების წარმოსადგენად საჭირო ცვლადების რაოდენობის შემცირებით, რაც შეიძლება ნაკლები ინფორმაციის დაკარგვით.
ამ კურსის წინაპირობაა მათემატიკის ოსტატობა Terminale ES ან S დონეზე, ერთგანზომილებიანი და ორგანზომილებიანი აღწერითი სტატისტიკის კარგი ცოდნა, ასევე Python ან R ენის ოსტატობა მონაცემთა მეცნიერების კონტექსტში. პანდების, NumPy და Matplotlib ბიბლიოთეკების კარგი ცოდნა საჭირო იქნება, თუ აირჩევთ პითონს პროგრამირების ენად.
ჩაეფლო მდიდარ და სტრუქტურირებულ ტრენინგში
საძიებო მონაცემების ანალიზის დაწყება მოითხოვს სტრუქტურირებულ და კარგად ორგანიზებულ ტრენინგს. OpenClassrooms გთავაზობთ კარგად გააზრებულ საგანმანათლებლო გზას, რომელიც დაგეხმარებათ სწავლის სხვადასხვა ეტაპებზე. თქვენ დაიწყებთ მრავალგანზომილებიანი საძიებო ანალიზის შესავალს, სადაც აღმოაჩენთ ამ მიდგომის მნიშვნელობას და შეხვდებით დარგის ექსპერტებს, როგორიცაა Emeric Nicolas, ცნობილი მონაცემთა მეცნიერი.
ტრენინგის წინსვლისას თქვენ გაეცნობით უფრო მოწინავე კონცეფციებს. კურსის მეორე ნაწილი გაგაცნობთ ძირითადი კომპონენტების ანალიზის სამყაროში (PCA), ტექნიკა, რომელიც საშუალებას მოგცემთ გაიგოთ განზომილების შემცირების საკითხები და მეთოდები. თქვენ ასევე შეისწავლით თუ როგორ უნდა ინტერპრეტაცია გაუკეთოთ კორელაციური წრის და აირჩიოთ კომპონენტების რაოდენობა, რომ გამოიყენოთ თქვენს ანალიზში.
მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის, კურსის მესამე ნაწილი გაგაცნობთ მონაცემთა დაყოფის ტექნიკას. თქვენ გაეცნობით k-means ალგორითმს, პოპულარულ მეთოდს თქვენი მონაცემების ერთგვაროვან ჯგუფებად კლასიფიკაციისთვის, ასევე იერარქიული კლასტერირების ტექნიკას. ეს უნარები აუცილებელია ნებისმიერი მონაცემთა ანალიტიკოსისთვის, რომელიც ცდილობს ღირებული ინფორმაციის ამოღებას დიდი მოცულობის მონაცემებიდან.
ეს ტრენინგი ყოვლისმომცველია და გაძლევთ ინსტრუმენტებს, რომლებიც გჭირდებათ მონაცემთა ანალიზის ექსპერტი გახდეთ. თქვენ შეძლებთ დამოუკიდებლად და ეფექტურად განახორციელოთ საძიებო მონაცემების ანალიზი, რაც ძალიან მოთხოვნადი უნარია დღევანდელ პროფესიულ სამყაროში.
გააფართოვეთ თქვენი პროფესიული ჰორიზონტები პრაგმატული ტრენინგით
დინამიური მონაცემთა მეცნიერების ინდუსტრიაში, პრაქტიკული უნარების შეძენა გადამწყვეტია. ეს ტრენინგი ამზადებს თქვენ შეხვდებით რეალურ სამყაროში არსებულ გამოწვევებს, რომლებსაც წააწყდებით თქვენს მომავალ კარიერაში. რეალურ სამყაროში საქმის შესწავლით და პრაქტიკულ პროექტებში ჩაძირვით თქვენ გექნებათ შესაძლებლობა მიღებული თეორიული ცოდნა პრაქტიკაში განახორციელოთ.
ამ ტრენინგის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობაა თანამოაზრე მოსწავლეებისა და პროფესიონალების საზოგადოებასთან წვდომა. თქვენ შეძლებთ იდეების გაცვლას, კონცეფციების განხილვას და პროექტებზე თანამშრომლობასაც კი, რაც ღირებული ქსელის შექმნას შექმნით თქვენი მომავალი კარიერისთვის. გარდა ამისა, OpenClassrooms პლატფორმა გთავაზობთ პერსონალიზებულ მონიტორინგს, რაც საშუალებას მოგცემთ მიაღწიოთ წინსვლას საკუთარი ტემპით და ისარგებლოთ დარგის ექსპერტების დახმარებით.
გარდა ამისა, ეს ტრენინგი გთავაზობთ შეუდარებელ მოქნილობას, რაც საშუალებას გაძლევთ გაჰყვეთ კურსებს საკუთარი ტემპით, თქვენი სახლის კომფორტიდან. ეს თვითმართვადი სწავლის მიდგომა არა მხოლოდ პრაქტიკულია, არამედ ხელს უწყობს თვითდისციპლინისა და დროის მენეჯმენტის უნარების განვითარებას, რაც ღირებული აქტივია დღევანდელ პროფესიულ სამყაროში.
მოკლედ, ეს ტრენინგი არის კარიბჭე წარმატებული კარიერისკენ მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. ის არა მხოლოდ აღიჭურვებთ მყარი თეორიული უნარებით, არამედ პრაქტიკული გამოცდილებითაც, რაც გამოარჩევთ სამუშაო ბაზარზე.
