Чалгындоо маалыматтарын талдоо искусствосун ачыңыз
Маалыматтар жаңы мунайга айланган дүйнөдө, аны кантип талдоону билүү маанилүү жөндөм болуп саналат. OpenClassrooms тарабынан сунушталган "Изилдөөчү маалыматтарды талдоо жүргүзүү" тренинги бул өнөрдү өздөштүрүп алууну каалагандар үчүн кудайдын берген сыйы. 15 саатка созулган бул орто деңгээлдеги курс Негизги Компоненттик Анализ (PCA) жана k-каражаттарды кластерлөө сыяктуу күчтүү методдордун аркасында маалымат топтомуңуздун тенденцияларын түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
Бул тренингдин жүрүшүндө сиз көп өлчөмдүү чалгындоо анализин кантип жасоону үйрөнөсүз, бул ар кандай жакшы Data Analyst үчүн маанилүү курал. Сиз инсандардын же өзгөрмөлөрдүн санын азайтып, үлгүңүздү тез талдоо үчүн популярдуу ыкмаларды колдонууну жетектейсиз. PCA сыяктуу иконикалык ыкмалар, мүмкүн болушунча аз маалыматты жоготуп, маалыматыңызды көрсөтүү үчүн зарыл болгон өзгөрмөлөрдүн санын кыскартуу менен үлгүдөгү негизги тенденцияларды тез аныктоого мүмкүндүк берет.
Бул курстун шарты болуп Terminale ES же S деңгээлинде математиканы өздөштүрүү, бир өлчөмдүү жана эки өлчөмдүү сыпаттоо статистикасын жакшы билүү, ошондой эле Data Science контекстинде Python же R тилин өздөштүрүү саналат. Эгерде сиз программалоо тили катары Pythonду тандасаңыз, пандалардын, NumPy жана Matplotlib китепканаларынын жакшы буйругу керек болот.
Бай жана Структураланган тренингге кириңиз
Чалгындоо маалыматтарын талдоону баштоо структураланган жана жакшы уюштурулган окутууну талап кылат. OpenClassrooms сизге окуунун ар кандай этаптары аркылуу жетектөөчү жакшы ойлонулган билим берүү жолун сунуштайт. Сиз чалгындоочу көп өлчөмдүү анализге киришүү менен баштайсыз, анда сиз бул ыкманын кызыгуусун табасыз жана бул тармактагы эксперттер менен жолугасыз, мисалы, белгилүү маалымат таануучу Эмерик Николас.
Тренингден өткөн сайын сиз дагы алдыңкы түшүнүктөр менен таанышасыз. Курстун экинчи бөлүгү сизди өлчөмдү азайтуунун кыйынчылыктарын жана ыкмаларын түшүнүүгө мүмкүндүк берген негизги компоненттердин анализи (PCA) дүйнөсүнө чөмүлдүрөт. Сиз ошондой эле корреляция чөйрөсүн чечмелөө жана анализдериңизде колдонула турган компоненттердин санын кантип тандоону үйрөнөсүз.
Бирок бул баары эмес, курстун үчүнчү бөлүгү сизди маалыматтарды бөлүү ыкмалары менен тааныштырат. Сиз маалыматыңызды бир тектүү топторго классификациялоонун популярдуу ыкмасы болгон k-means алгоритми, ошондой эле иерархиялык кластерлөө ыкмалары жөнүндө биле аласыз. Бул көндүмдөр чоң көлөмдөгү маалыматтардан баалуу түшүнүктөрдү алууну каалаган ар бир аналитик үчүн өтө зарыл.
Бул тренинг ар тараптуу жана сизге маалыматтарды талдоо боюнча эксперт болуу үчүн керектүү куралдарды берет. Сиз өз алдынча жана эффективдүү изилдөөчү маалыматтарды талдоо жүргүзө аласыз, бул бүгүнкү кесиптик дүйнөдө абдан талап кылынган жөндөм.
Прагматикалык тренинг менен кесиптик горизонтторду кеңейтиңиз
Маалымат илиминин динамикалык тармагында практикалык көндүмдөрдү алуу абдан маанилүү. Бул тренинг сизди келечектеги карьераңызда жолуга турган чыныгы кыйынчылыктарды жеңүүгө даярдайт. Чыныгы кейстерге жана практикалык долбоорлорго аралашуу менен сиз алган теориялык билимдерди иш жүзүндө колдонуу мүмкүнчүлүгүнө ээ болосуз.
Бул тренингдин эң негизги артыкчылыктарынын бири – студенттердин жана адистердин коомчулугуна жетүү. Сиз өзүңүздүн келечектеги карьераңыз үчүн баалуу тармак түзүп, идеяларды алмашып, концепцияларды талкуулап, жада калса долбоорлор боюнча кызматташа аласыз. Кошумчалай кетсек, OpenClassrooms платформасы сизге жекелештирилген мониторингди сунуштайт, бул тармактагы эксперттердин жардамынан пайдаланып, өзүңүздүн темпиңиз менен алга жылууга мүмкүндүк берет.
Кошумчалай кетсек, бул тренинг сизге теңдешсиз ийкемдүүлүктү сунуштайт, бул сизге үйүңүздүн ыңгайлуулугунан эле курстарды өз темпиңизде улантууга мүмкүндүк берет. Бул өз алдынча окутуу ыкмасы практикалык гана эмес, ошондой эле өзүн-өзү тарбиялоо жана убакытты башкаруу көндүмдөрүн өнүктүрүүгө түрткү берет, азыркы кесиптик дүйнөдөгү баалуу байлыктар.
Кыскасы, бул тренинг маалымат илими тармагында ийгиликтүү мансапка чыгуунун дарбазасы. Бул бир гана катуу теориялык көндүмдөр менен жабдылган эмес, ошондой эле эмгек рыногунда сизди бөлүп турган практикалык тажрыйба.
