មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃដំណើរការទិន្នន័យ
នៅក្នុងពិភពឌីជីថលសព្វថ្ងៃនេះ ទិន្នន័យគឺនៅគ្រប់ទីកន្លែង។ ពួកគេគឺជាកម្លាំងចលករនៅពីក្រោយការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្រ្តស្ទើរតែទាំងអស់ មិនថាសាជីវកម្មធំៗ ឬការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនោះទេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ មុនពេលទិន្នន័យនេះអាចប្រើប្រាស់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព វាត្រូវតែសម្អាត និងវិភាគ។ នេះគឺជាកន្លែងដែល OpenClassrooms "សម្អាត និងវិភាគសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នក" ចូលមក។
វគ្គសិក្សានេះផ្តល់នូវការណែនាំដ៏ទូលំទូលាយអំពីបច្ចេកទេសសម្អាតទិន្នន័យសំខាន់ៗ។ វាដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទូទៅដូចជាតម្លៃដែលបាត់ កំហុសក្នុងការបញ្ចូល និងភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ដែលអាចបំភ័ន្តការវិភាគ។ ជាមួយនឹងការបង្រៀនដោយដៃ និងករណីសិក្សា អ្នកសិក្សាត្រូវបានណែនាំតាមរយៈដំណើរការនៃការបំលែងទិន្នន័យឆៅទៅជាការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។
ប៉ុន្តែនោះមិនមែនទាំងអស់ទេ។ នៅពេលដែលទិន្នន័យមានភាពស្អាតស្អំ ការបណ្តុះបណ្តាលបានចូលទៅក្នុងការវិភាគរុករក។ អ្នកសិក្សាស្វែងយល់ពីរបៀបមើលទិន្នន័យរបស់ពួកគេពីមុំផ្សេងៗគ្នា បង្ហាញពីនិន្នាការ គំរូ និងការយល់ដឹងដែលប្រហែលជាត្រូវខកខាន។
សារៈសំខាន់សំខាន់នៃការសម្អាតទិន្នន័យ
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យណាមួយនឹងប្រាប់អ្នក៖ ការវិភាគគឺល្អដូចទិន្នន័យដែលវាផ្អែកលើ។ ហើយមុនពេលអ្នកអាចធ្វើការវិភាគគុណភាព វាជាការចាំបាច់ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យគឺស្អាត និងអាចទុកចិត្តបាន។ នេះគឺជាកន្លែងដែលការសម្អាតទិន្នន័យចូលមក ដែលជាផ្នែកមួយដែលត្រូវបានគេប៉ាន់ស្មានមិនដល់ ប៉ុន្តែជាទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
វគ្គសិក្សា OpenClassrooms "សម្អាត និងវិភាគសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នក" បង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមទូទៅដែលអ្នកវិភាគជួបប្រទះនៅពេលធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។ ពីតម្លៃដែលបាត់ និងកំហុសបញ្ចូលទៅភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា និងស្ទួន ទិន្នន័យឆៅកម្រនឹងរួចរាល់សម្រាប់ការវិភាគភ្លាមៗនៅពេលដែលទទួលបាន។
អ្នកនឹងត្រូវបានណែនាំអំពីបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍ដើម្បីសម្គាល់ និងគ្រប់គ្រងកំហុសទាំងនេះ។ ថាតើវាកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភេទផ្សេងគ្នានៃកំហុស ការយល់ដឹងពីផលប៉ះពាល់របស់វាទៅលើការវិភាគរបស់អ្នក ឬការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា Python ដើម្បីសម្អាតទិន្នន័យរបស់អ្នកយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។
ប៉ុន្តែលើសពីបច្ចេកទេស វាគឺជាទស្សនវិជ្ជាដែលត្រូវបានបង្រៀននៅទីនេះ៖ សារៈសំខាន់នៃភាពម៉ត់ចត់ និងការយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះព័ត៌មានលម្អិត។ ដោយសារតែកំហុសដែលមិនបានរកឃើញ ទោះបីជាតូចក៏ដោយ អាចបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយការវិភាគទាំងមូល និងនាំទៅរកការសន្និដ្ឋានខុស។
ចូលជ្រៅទៅក្នុងការវិភាគទិន្នន័យរុករក
បន្ទាប់ពីធានាបាននូវភាពស្អាតស្អំ និងភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យរបស់អ្នក ជំហានបន្ទាប់គឺត្រូវស្វែងយល់ពីវា ដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ។ ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA) គឺជាជំហានដ៏សំខាន់មួយក្នុងការបង្ហាញពីនិន្នាការ គំរូ និងភាពមិនប្រក្រតីនៅក្នុងទិន្នន័យរបស់អ្នក ហើយវគ្គសិក្សា OpenClassrooms ណែនាំអ្នកឱ្យឆ្លងកាត់ដំណើរការដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នេះ។
AED មិនមែនគ្រាន់តែជាស៊េរីនៃស្ថិតិ ឬតារាងប៉ុណ្ណោះទេ។ វាជាវិធីសាស្ត្រមួយក្នុងការយល់ពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងទំនាក់ទំនងក្នុងសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នក។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបសួរសំណួរត្រឹមត្រូវ ប្រើឧបករណ៍ស្ថិតិដើម្បីឆ្លើយពួកគេ និងបកស្រាយលទ្ធផលក្នុងបរិបទប្រកបដោយអត្ថន័យ។
បច្ចេកទេសដូចជាការចែកចាយទិន្នន័យ ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម និងការវិភាគចម្រុះនឹងត្រូវបានគ្របដណ្តប់។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបដែលបច្ចេកទេសនីមួយៗអាចបង្ហាញទិដ្ឋភាពផ្សេងគ្នានៃទិន្នន័យរបស់អ្នក ដោយផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅដ៏ទូលំទូលាយមួយ។
ប៉ុន្តែលើសពីអ្វីទាំងអស់ ផ្នែកនៃវគ្គសិក្សានេះសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃការចង់ដឹងចង់ឃើញនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ DEA គឺជាការរុករកច្រើនដូចដែលវាជាការវិភាគ ហើយវាទាមទារឱ្យមានការបើកចិត្តដើម្បីបង្ហាញការយល់ដឹងដែលមិនបានរំពឹងទុក។
