ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
ಇಂದಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದೆ. ಅವರು ದೊಡ್ಡ ನಿಗಮಗಳು ಅಥವಾ ನವೀನ ಆರಂಭಿಕ ಆಗಿರಲಿ, ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರೇರಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿ OpenClassrooms "ಕ್ಲೀನ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ" ತರಬೇತಿ ಬರುತ್ತದೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಇನ್‌ಪುಟ್ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸಬಹುದಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಇಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ನಂತರ, ತರಬೇತಿಯು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತದೆ. ಕಲಿಯುವವರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ನೋಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು, ನಮೂನೆಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್‌ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ನೀವು ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಡೇಟಾವು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಆದರೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
OpenClassrooms "ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ" ಕೋರ್ಸ್ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಎದುರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ದೋಷಗಳಿಂದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಕಲುಗಳವರೆಗೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ತಕ್ಷಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ವಿರಳವಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಲಿ.
ಆದರೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಇದು ಇಲ್ಲಿ ಕಲಿಸುವ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವಾಗಿದೆ: ಕಠೋರತೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಗಳಿಗೆ ಗಮನ. ಏಕೆಂದರೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚದ ದೋಷವು, ಎಷ್ಟೇ ಚಿಕ್ಕದಾದರೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರೇಟರಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಡೈವ್
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವಚ್ಛತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅದರೊಳಗೆ ಕೊರೆಯುವುದು. ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರೇಟರಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (EDA) ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಆಕರ್ಷಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ OpenClassrooms ಕೋರ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
AED ಕೇವಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲ; ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಕ್ರಮಬದ್ಧ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಹೇಗೆ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.
ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರತಿ ತಂತ್ರವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ, ಇದು ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಕೋರ್ಸ್‌ನ ಈ ವಿಭಾಗವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕುತೂಹಲದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. DEA ಎಂಬುದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಷ್ಟೇ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಮುಕ್ತ ಮನಸ್ಸಿನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
