Entdeckt d'Konscht vun der Exploratory Data Analysis
An enger Welt wou Daten den neien Ueleg ginn ass, wëssend wéi et ze analyséieren ass eng wesentlech Fäegkeet. D'Ausbildung "Perform Exploratory Data Analysis" ugebueden vun OpenClassrooms ass e Gottesend fir jiddereen deen dës Konscht beherrscht. Mat enger Dauer vu 15 Stonnen erlaabt dësen Zwëschenniveau Cours Iech d'Trends vun Ärem Dataset ze verstoen dank mächtege Methoden wéi Principal Component Analysis (PCA) a k-means Clustering.
Wärend dëser Formatioun léiert Dir wéi Dir multidimensional explorativ Analyse ausféiert, e wesentlecht Tool fir all gudden Data Analyst. Dir wäert am Gebrauch vu populäre Methoden guidéiert ginn fir Är Probe séier ze analyséieren, d'Dimensioun vun der Unzuel vun Individuen oder Variabelen ze reduzéieren. Ikonesch Methoden wéi PCA erlaaben Iech séier d'Haapttrends an Ärer Probe z'identifizéieren, andeems Dir d'Zuel vun de Variablen reduzéiert, déi néideg sinn fir Är Donnéeën ze representéieren, wärend sou wéineg Informatioun wéi méiglech verléiert.
D'Viraussetzunge fir dëse Cours sinn eng Maîtrise vun der Mathematik um Terminale ES oder S Niveau, e gudde Wëssen vun eendimensionalen an zweedimensionalen deskriptive Statistiken, souwéi d'Meeschterung vun der Python oder R Sprooch am Kontext vun Data Science. E gudde Kommando vun de Pandas, NumPy a Matplotlib Bibliothéiken wäert néideg sinn wann Dir Python als Programméierungssprooch wielt.
Taucht an eng räich a strukturéiert Training
Fir unzefänken an der explorativer Datenanalyse erfuerdert strukturéiert a gutt organiséiert Training. OpenClassrooms bitt Iech e gutt duerchduechte pädagogesche Wee deen Iech duerch déi verschidde Léierstadien féiert. Dir fänkt mat enger Aféierung an d'explorativ multidimensional Analyse un, wou Dir d'Interesse vun dëser Approche entdeckt an Experten am Beräich begéint, wéi den Emeric Nicolas, e renomméierten Datewëssenschaftler.
Wéi Dir duerch d'Formatioun viru geet, gitt Dir méi fortgeschratt Konzepter agefouert. Den zweeten Deel vum Cours taucht Iech an d'Welt vun der Principal Component Analysis (PCA), eng Technik déi Iech erlaabt d'Themen a Methode vun der Dimensiounsreduktioun ze verstoen. Dir léiert och wéi Dir de Krees vun de Korrelatiounen interpretéiert an d'Zuel vun de Komponenten wielt fir an Ären Analysen ze benotzen.
Awer dat ass net alles, den drëtten Deel vum Cours wäert Iech d'Datepartitionéierungstechniken virstellen. Dir léiert iwwer de k-means Algorithmus, eng populär Method fir Är Donnéeën an homogen Gruppen ze klassifizéieren, souwéi hierarchesch Clustering Techniken. Dës Fäegkeeten si wesentlech fir all Datenanalytiker déi sicht wäertvoll Abléck aus grousse Bänn vun Daten extrahéieren.
Dës Formatioun ass ëmfaassend a gëtt Iech d'Tools déi Dir braucht fir en Expert an der Dateanalyse ze ginn. Dir wäert fäeg sinn explorativ Datenanalysen onofhängeg an effizient auszeféieren, eng héich gesichte Fäegkeet an der professioneller Welt vun haut.
Erweidert Är professionell Horizonte mat Pragmatescher Training
Am dynamesche Gebitt vun der Datewëssenschaft ass d'Acquisitioun vu praktesche Fäegkeeten entscheedend. Dës Formatioun preparéiert Iech op déi richteg Erausfuerderungen déi Dir an Ärer zukünfteg Carrière begéint. Andeems Dir Iech an reale Fallstudien a praktesche Projeten taucht, hutt Dir d'Méiglechkeet dat theoretesch Wëssen an der Praxis ëmzesetzen.
Ee vun de grousse Virdeeler vun dëser Formatioun ass den Zougang zu enger Gemeinschaft vu wéi-minded Schüler a Fachleit. Dir wäert fäeg sinn Iddien auszetauschen, Konzepter ze diskutéieren a souguer un Projeten kollaboréieren, e wäertvollt Netzwierk fir Är zukünfteg Carrière ze kreéieren. Zousätzlech bitt d'OpenClassrooms Plattform Iech personaliséiert Iwwerwaachung, wat Iech erlaabt Iech an Ärem eegene Tempo ze progresséieren, während Dir vun der Hëllef vun Experten am Beräich profitéiert.
Zousätzlech bitt dës Formatioun Iech oniwwertraff Flexibilitéit, wat Iech erlaabt d'Coursen an Ärem eegenen Tempo aus dem Komfort vun Ärem Heem ze verfollegen. Dës selbstgeriichtte Léierapproach ass net nëmme praktesch, mee encouragéiert och d'Entwécklung vu Selbstdisziplin an Zäitmanagement Fäegkeeten, wäertvoll Verméigen an der heiteger berufflecher Welt.
Kuerz gesot, dës Formatioun ass e Paart zu enger erfollegräicher Karriär am Beräich vun der Datewëssenschaft. Et equipéiert Iech net nëmme mat zolidd theoretesch Fäegkeeten, awer och praktesch Erfahrung, déi Iech um Aarbechtsmaart ënnerscheeden.
