Барлау деректерін талдау өнерін ашыңыз
Деректер жаңа мұнайға айналған әлемде оны талдауды білу маңызды дағды болып табылады. OpenClassrooms ұсынатын «Зерттеу деректерін талдауды орындау» тренингі осы өнерді меңгергісі келетін кез келген адам үшін құдайдың сыйы. Ұзақтығы 15 сағатқа созылатын бұл орта деңгей курсы негізгі құрамдастарды талдау (PCA) және k-құралдарын кластерлеу сияқты қуатты әдістердің арқасында деректер жиынтығының трендтерін түсінуге мүмкіндік береді.
Бұл тренинг барысында сіз кез келген жақсы Data Analyst үшін маңызды құрал болып табылатын көп өлшемді барлау талдауын орындауды үйренесіз. Жеке тұлғалар немесе айнымалылар санының өлшемін азайта отырып, үлгіні жылдам талдау үшін танымал әдістерді пайдалануды басшылыққа аласыз. PCA сияқты иконикалық әдістер деректеріңізді көрсету үшін қажетті айнымалылар санын азайтып, мүмкіндігінше аз ақпаратты жоғалту арқылы үлгідегі негізгі үрдістерді жылдам анықтауға мүмкіндік береді.
Бұл курстың алғышарттары Terminale ES немесе S деңгейінде математиканы меңгеру, бір өлшемді және екі өлшемді сипаттамалық статистиканы жақсы білу, сонымен қатар Data Science контекстінде Python немесе R тілін меңгеру болып табылады. Python тілін бағдарламалау тілі ретінде таңдасаңыз, пандалар, NumPy және Matplotlib кітапханаларының жақсы пәрмені қажет болады.
Бай және құрылымды тренингке еніңіз
Барлау деректерін талдауды бастау құрылымдық және жақсы ұйымдастырылған оқытуды талап етеді. OpenClassrooms сізге оқудың әртүрлі кезеңдерінен өтуге көмектесетін жақсы ойластырылған білім беру жолын ұсынады. Сіз барлау көп өлшемді талдауға кіріспеден бастайсыз, онда сіз осы тәсілдің қызығушылығын ашасыз және белгілі деректер ғалымы Эмерик Николас сияқты осы саладағы сарапшылармен кездесесіз.
Тренинг арқылы алға жылжып келе жатқанда, сіз неғұрлым жетілдірілген ұғымдармен танысасыз. Курстың екінші бөлігі сізді өлшемдерді азайту мәселелері мен әдістерін түсінуге мүмкіндік беретін негізгі компоненттерді талдау (PCA) әлеміне батырады. Сіз сондай-ақ корреляция шеңберін қалай түсіндіру керектігін және талдауларыңызда қолданылатын компоненттер санын таңдауды үйренесіз.
Бірақ бұл бәрі емес, курстың үшінші бөлімі деректерді бөлу әдістерімен таныстырады. Сіз деректеріңізді біртекті топтарға жіктеудің танымал әдісі болып табылатын k-орташа алгоритмі, сондай-ақ иерархиялық кластерлеу әдістері туралы білетін боласыз. Бұл дағдылар үлкен көлемдегі деректерден құнды түсініктерді алуды қалайтын кез келген деректер талдаушысы үшін өте маңызды.
Бұл тренинг жан-жақты және сізге деректерді талдау бойынша сарапшы болу үшін қажетті құралдарды береді. Сіз зерттеу деректерін талдауды тәуелсіз және тиімді жүргізе аласыз, бұл қазіргі кәсіби әлемде жоғары сұранысқа ие.
Прагматикалық тренинг арқылы кәсіби көкжиектеріңізді кеңейтіңіз
Деректер ғылымының динамикалық саласында практикалық дағдыларды меңгеру өте маңызды. Бұл тренинг сізді болашақ мансабыңызда кездесетін нақты қиындықтарды жеңуге дайындайды. Нақты жағдайлық есептер мен практикалық жобаларға кірісу арқылы сіз алған теориялық біліміңізді іс жүзінде қолдануға мүмкіндік аласыз.
Бұл тренингтің басты артықшылықтарының бірі - пікірлес студенттер мен кәсіпқойлар қауымдастығына қол жеткізу. Сіз өзіңіздің болашақ мансабыңыз үшін құнды желі құра отырып, идеялармен алмаса аласыз, тұжырымдамаларды талқылай аласыз және тіпті жобалар бойынша ынтымақтаса аласыз. Бұған қоса, OpenClassrooms платформасы саладағы сарапшылардың көмегін пайдалана отырып, өзіңіздің қарқыныңызбен ілгерілеуге мүмкіндік беретін жекелендірілген бақылауды ұсынады.
Бұған қоса, бұл тренинг сізге теңдесі жоқ икемділік ұсынады, бұл сізге үйіңіздің жайлылығымен курстарды өз қарқыныңызбен өтуге мүмкіндік береді. Бұл өзін-өзі басқаратын оқыту тәсілі практикалық тұрғыдан ғана емес, сонымен қатар өзін-өзі басқару және уақытты басқару дағдыларын, бүгінгі кәсіби әлемде құнды активтерді дамытуға ынталандырады.
Бір сөзбен айтқанда, бұл тренинг деректер ғылымы саласындағы табысты мансаптың шлюзі болып табылады. Ол сізді тек теориялық дағдылармен ғана емес, сонымен қатар сізді еңбек нарығында ерекшелендіретін практикалық тәжірибемен қамтамасыз етеді.
