Atraskite tiriamosios duomenų analizės meną
Pasaulyje, kuriame duomenys tapo nauja alyva, žinoti, kaip juos analizuoti, yra esminis įgūdis. „OpenClassrooms“ siūlomi mokymai „Atlikti tiriamąją duomenų analizę“ yra puiki dovana visiems, norintiems įvaldyti šį meną. Šis 15 valandų trukmės vidutinio lygio kursas leis suprasti duomenų rinkinio tendencijas dėl tokių galingų metodų, kaip pagrindinių komponentų analizė (PCA) ir k-means klasterizavimas.
Per šiuos mokymus išmoksite atlikti daugiamatę tiriamąją analizę, kuri yra esminis įrankis bet kuriam geram duomenų analitikui. Būsite vadovaujami populiariais metodais, kad galėtumėte greitai išanalizuoti imtį ir sumažinti asmenų ar kintamųjų skaičių. Ikoniniai metodai, tokie kaip PCA, leidžia greitai nustatyti pagrindines imties tendencijas, sumažinant kintamųjų, reikalingų jūsų duomenims reprezentuoti, skaičių ir prarandant kuo mažiau informacijos.
Būtinos šio kurso sąlygos yra matematikos įvaldymas Terminale ES arba S lygiu, geras vienmatės ir dvimatės aprašomosios statistikos išmanymas, taip pat Python arba R kalbos įvaldymas duomenų mokslo kontekste. Jei pasirinksite Python kaip programavimo kalbą, reikės gerai mokėti naudotis pandomis, NumPy ir Matplotlib bibliotekomis.
Pasinerkite į turtingą ir struktūruotą mokymą
Norint pradėti tiriamąją duomenų analizę, reikia struktūrizuoto ir gerai organizuoto mokymo. „OpenClassrooms“ siūlo gerai apgalvotą mokymosi kelią, kuris padės pereiti įvairius mokymosi etapus. Pradėsite nuo įvado į tiriamąją daugiamatę analizę, kur atrasite šio metodo susidomėjimą ir susitiksite su šios srities ekspertais, tokiais kaip Emeric Nicolas, garsus duomenų mokslininkas.
Mokymų eigoje būsite supažindinti su pažangesnėmis sąvokomis. Antroji kurso dalis pasiners į pagrindinių komponentų analizės (PCA) pasaulį – techniką, kuri leis suprasti matmenų mažinimo problemas ir metodus. Taip pat išmoksite interpretuoti koreliacijų ratą ir pasirinkti analizei naudojamų komponentų skaičių.
Bet tai dar ne viskas, trečioji kurso dalis supažindins su duomenų skaidymo technikomis. Sužinosite apie k-means algoritmą – populiarų duomenų klasifikavimo į vienarūšes grupes metodą, taip pat apie hierarchinius klasterizacijos metodus. Šie įgūdžiai yra būtini bet kuriam duomenų analitikui, norinčiam gauti vertingų įžvalgų iš didelių duomenų kiekių.
Šie mokymai yra išsamūs ir suteikia jums įrankių, kurių reikia norint tapti duomenų analizės ekspertu. Galėsite savarankiškai ir efektyviai atlikti tiriamąją duomenų analizę – tai labai paklausus įgūdis šiandieniniame profesiniame pasaulyje.
Išplėskite savo profesinį akiratį pragmatiškais mokymais
Dinamiškoje duomenų mokslo srityje praktinių įgūdžių įgijimas yra labai svarbus. Šie mokymai parengia jus įveikti tikrus iššūkius, su kuriais susidursite savo būsimoje karjeroje. Pasinerdami į realius atvejų tyrimus ir praktinius projektus, turėsite galimybę praktiškai pritaikyti įgytas teorines žinias.
Vienas iš pagrindinių šio mokymo pranašumų yra galimybė prisijungti prie bendraminčių besimokančiųjų ir specialistų bendruomenės. Galėsite keistis idėjomis, aptarti koncepcijas ir net bendradarbiauti įgyvendindami projektus, kurdami vertingą tinklą savo tolimesnei karjerai. Be to, „OpenClassrooms“ platforma siūlo jums pritaikytą stebėjimą, leidžiantį jums tobulėti savo tempu ir pasinaudoti šios srities ekspertų pagalba.
Be to, šie mokymai suteikia jums neprilygstamą lankstumą, leidžiantį lankyti kursus savo tempu patogiai namuose. Šis savarankiško mokymosi metodas yra ne tik praktiškas, bet ir skatina ugdyti savidiscipliną bei laiko valdymo įgūdžius, kurie yra vertingas turtas šiandieniniame profesiniame pasaulyje.
Trumpai tariant, šie mokymai yra vartai į sėkmingą karjerą duomenų mokslo srityje. Tai ne tik suteikia tvirtų teorinių įgūdžių, bet ir praktinės patirties, kuri išskirs jus darbo rinkoje.
