ຄົ້ນພົບສິລະປະຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດ
ໃນໂລກທີ່ຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນນ້ໍາມັນໃຫມ່, ການຮູ້ວິທີການວິເຄາະມັນເປັນທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ. ການຝຶກອົບຮົມ "ປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂຸດຄົ້ນ" ທີ່ສະເຫນີໂດຍ OpenClassrooms ເປັນສິ່ງທີ່ດີເລີດສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ຊອກຫາຕົ້ນສະບັບສິລະປະນີ້. ດ້ວຍໄລຍະເວລາ 15 ຊົ່ວໂມງ, ຫຼັກສູດລະດັບປານກາງນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈແນວໂນ້ມຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຍ້ອນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: ການວິເຄາະອົງປະກອບຫຼັກ (PCA) ແລະ k-means clustering.
ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການປະຕິບັດການວິເຄາະຫຼາຍມິຕິ, ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄໍາແນະນໍາໃນການນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ນິຍົມໃນການວິເຄາະຕົວຢ່າງຂອງທ່ານຢ່າງໄວວາ, ຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຂອງຈໍານວນບຸກຄົນຫຼືຕົວແປ. ວິທີການທີ່ເປັນສັນຍາລັກເຊັ່ນ PCA ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດແນວໂນ້ມຕົ້ນຕໍໃນຕົວຢ່າງຂອງທ່ານຢ່າງໄວວາ, ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຕົວແປທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ໃນຂະນະທີ່ສູນເສຍຂໍ້ມູນຫນ້ອຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນຄວາມຮູ້ທາງດ້ານຄະນິດສາດໃນລະດັບ Terminale ES ຫຼື S, ຄວາມຮູ້ທີ່ດີຂອງສະຖິຕິການອະທິບາຍຫນຶ່ງມິຕິແລະສອງມິຕິ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຊໍານານຂອງພາສາ Python ຫຼື R ໃນສະພາບການຂອງ Data Science. ຄໍາສັ່ງທີ່ດີຂອງຫ້ອງສະຫມຸດ pandas, NumPy ແລະ Matplotlib ຈະເປັນສິ່ງຈໍາເປັນຖ້າທ່ານເລືອກ Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຂອງທ່ານ.
ເອົາຕົວທ່ານເອງເຂົ້າໄປໃນການຝຶກອົບຮົມທີ່ອຸດົມສົມບູນແລະມີໂຄງສ້າງ
ການເລີ່ມຕົ້ນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະການຈັດຕັ້ງທີ່ດີ. OpenClassrooms ສະເຫນີໃຫ້ທ່ານມີເສັ້ນທາງການສຶກສາທີ່ມີຄວາມຄິດທີ່ດີທີ່ຈະນໍາພາທ່ານຜ່ານຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງການຮຽນຮູ້. ທ່ານຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການແນະນໍາການວິເຄາະຫຼາຍມິຕິລະດັບ, ບ່ອນທີ່ທ່ານຈະຄົ້ນພົບຄວາມສົນໃຈຂອງວິທີການນີ້ແລະພົບກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນພາກສະຫນາມ, ເຊັ່ນ Emeric Nicolas, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຊື່ສຽງ.
ໃນຂະນະທີ່ທ່ານກ້າວໄປໂດຍຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ, ທ່ານຈະຖືກນໍາໄປສູ່ແນວຄວາມຄິດທີ່ກ້າວຫນ້າ. ພາກທີສອງຂອງຫຼັກສູດຈະ immerse ທ່ານຢູ່ໃນໂລກຂອງການວິເຄາະອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ (PCA), ເຕັກນິກທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈບັນຫາແລະວິທີການຂອງການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະຮຽນຮູ້ວິທີການຕີຄວາມຫມາຍວົງກົມຂອງການພົວພັນແລະເລືອກຈໍານວນຂອງອົງປະກອບທີ່ຈະນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂອງທ່ານ.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ, ພາກທີສາມຂອງຫຼັກສູດຈະແນະນໍາທ່ານກ່ຽວກັບເຕັກນິກການແບ່ງສ່ວນຂໍ້ມູນ. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ k-means algorithm, ເປັນວິທີທີ່ນິຍົມໃນການຈໍາແນກຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເປັນກຸ່ມດຽວກັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຕັກນິກການຈັດກຸ່ມຕາມລໍາດັບ. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ຊອກຫາເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ.
ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນຄົບຖ້ວນສົມບູນແລະໃຫ້ເຄື່ອງມືທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການເພື່ອກາຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ທ່ານຈະສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນສໍາຫຼວດເປັນອິດສະຫຼະແລະປະສິດທິຜົນ, ເປັນສີມືແຮງງານທີ່ຊອກຫາຫຼັງຈາກທີ່ສູງໃນໂລກອາຊີບຂອງມື້ນີ້.
ຂະຫຍາຍຂອບເຂດເປັນມືອາຊີບຂອງທ່ານດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມ Pragmatic
ໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວ, ການໄດ້ຮັບທັກສະການປະຕິບັດແມ່ນສໍາຄັນ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ກຽມເຈົ້າໃຫ້ພົບກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງທີ່ເຈົ້າຈະພົບໃນອາຊີບໃນອະນາຄົດຂອງເຈົ້າ. ໂດຍການຝັງຕົວທ່ານເອງໃນກໍລະນີສຶກສາຕົວຈິງແລະໂຄງການປະຕິບັດ, ທ່ານຈະມີໂອກາດທີ່ຈະເອົາຄວາມຮູ້ທິດສະດີທີ່ໄດ້ມາເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດ.
ຫນຶ່ງໃນຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຂອງການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນການເຂົ້າເຖິງຊຸມຊົນຂອງນັກຮຽນທີ່ມີຈິດໃຈດຽວກັນແລະປະກອບອາຊີບ. ທ່ານຈະສາມາດແລກປ່ຽນຄວາມຄິດເຫັນ, ສົນທະນາແນວຄວາມຄິດແລະເຖິງແມ່ນວ່າການຮ່ວມມືກ່ຽວກັບໂຄງການ, ສ້າງເຄືອຂ່າຍທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການເຮັດວຽກໃນອະນາຄົດຂອງທ່ານ. ນອກຈາກນັ້ນ, ແພລະຕະຟອມ OpenClassrooms ສະເຫນີໃຫ້ທ່ານຕິດຕາມສ່ວນບຸກຄົນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານກ້າວຫນ້າໃນຈັງຫວະຂອງທ່ານເອງໃນຂະນະທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນພາກສະຫນາມ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ສະເຫນີໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ບໍ່ມີການປຽບທຽບ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະຕິບັດຕາມຫຼັກສູດໃນຈັງຫວະຂອງທ່ານເອງ, ຈາກຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງເຮືອນຂອງທ່ານ. ວິທີການຮຽນແບບດ້ວຍຕົນເອງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປະຕິບັດໄດ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສົ່ງເສີມການພັດທະນາທັກສະຂອງຕົນເອງແລະການຄຸ້ມຄອງເວລາ, ຊັບສິນທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນໂລກອາຊີບໃນປະຈຸບັນ.
ໃນສັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນປະຕູສູ່ຄວາມສໍາເລັດໃນການເຮັດວຽກໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າມີທັກສະທາງດ້ານທິດສະດີທີ່ແຂງແກ່ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີປະສົບການໃນການປະຕິບັດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານແຍກອອກຈາກຕະຫຼາດວຽກ.
