ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೀ ಸೌಯಿಸ್ಸಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ವೃತ್ತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಪರಿಚಯವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಂತರ ಡೇಟಾ ವರ್ಕರ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಭಾಗವು ಡೇಟಾ ಪಾತ್ರಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಾತ್ರವೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ತರಬೇತುದಾರರು ನಂತರ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತರಬೇತಿಯ ಆಧಾರಸ್ತಂಭವಾಗಿದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಜ್ಞಾನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮೂಲ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು
ತರಬೇತಿಯು SQL ಅನ್ನು ಓದುವಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಶ್ರೀ. ಸೌಯಿಸ್ಸಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೇರುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. CRISP-DM ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಒಂದು ನವೀನ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ETL ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎಕ್ಸೆಲ್ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಗಳು ಮತ್ತು ಪವರ್ ಕ್ವೆರಿಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಪವರ್ ಪಿವೋಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಸುಧಾರಿತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚಕಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿಯು ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಈ ತರಬೇತಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶೋಷಣೆಗೆ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಿ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕೀಗಳು
ಡೇಟಾದ ಭಾಷೆ ಆಧುನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಈ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧವು ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಆಧಾರಸ್ತಂಭವಾಗಿದೆ. ಅವು ವಿಂಗಡಿಸುವಿಕೆ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಅವರು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಒಂದು ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಓದುವುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಸ್ವತ್ತು. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಕೌಶಲ್ಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪವರ್ ಪಿವೋಟ್‌ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯ. ಇದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಪಾಂಡಿತ್ಯವು ಯಾವುದೇ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವೃತ್ತಿಪರರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ, ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತರುತ್ತಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಅವರ ಏಕೀಕರಣವು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಏಕೀಕರಣವು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಚಾಲಕವಾಗಿದೆ.
ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಗುಪ್ತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಸಹ ನೆಲೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಅವರು ಅನುಮತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನೈತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಬಿಸಿ ವಿಷಯವಾಗುತ್ತಿದೆ. ವೃತ್ತಿಪರರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಈ ಅರಿವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಒಂದು ಸ್ವತ್ತು. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯದಿಂದ ಹಣಕಾಸಿನವರೆಗೆ, ಅದರ ಪ್ರಭಾವವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿದೆ. ಈ ರೂಪಾಂತರವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕ್ರಾಂತಿಯಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಅವರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಇತ್ತೀಚಿನ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನವೀಕೃತವಾಗಿರುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಡೇಟಾದಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಈ ಜ್ಞಾನವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
