Pagrindinių duomenų analizė naudojant „Linkedin Learning“.
Mokymai pradedami nuo duomenų analizės apibrėžimo. M. Souissi patikslina duomenų analitiko vaidmenį. Šis įvadas yra labai svarbus norint suprasti profesijos iššūkius. Tada nagrinėjama duomenų darbuotojo sąvoka. Šis skyrius praplečia duomenų vaidmenų perspektyvą. Kiekvienas vaidmuo yra labai svarbus duomenų ir analizės komandos sėkmei.
Tada instruktorius pristato skirtingas duomenų mokslo profesijas. Ši įvairovė rodo lauko turtingumą. Duomenų mokslininko įgūdžiai yra išsamūs, leidžiantys aiškiai matyti reikalavimus.
Duomenų supratimas yra mokymo ramstis. Mokomi laukai ir duomenų tipai. Šios žinios yra būtinos norint veiksmingai manipuliuoti duomenimis.
Ji taip pat apima operacijų ir funkcijų naudojimą. Šios priemonės yra gyvybiškai svarbios kuriant naujus duomenis. Aiškiai paaiškinta pagrindinė sintaksė ir instrukcijos.
Praktiniai pratimai ir iššūkiai
Mokymai apima praktinius iššūkius, tokius kaip SQL skaitymas. Šie pratimai sustiprina įgytus įgūdžius. Pateikti sprendimai padeda konsoliduoti mokymąsi. P. Souissi padeda besimokantiesiems interpretuoti esamus duomenis. Duomenų paieška ir valymas yra labai svarbus aspektas. Tai parodo, kaip suprasti duomenis ir susijusią darbo eigą.
Prisijungimai yra dar viena svarbi tema. Mokymuose paaiškinamas jų naudojimas duomenų analizėje. Šie įgūdžiai yra būtini norint susieti skirtingus duomenų šaltinius. Pristatoma CRISP-DM metodika. Šis metodas struktūrizuoja duomenų analizę. Dalinamės patarimais, kaip išvengti dažniausiai pasitaikančių klaidų.
Žiniatinklio rinkimas naudojant „Excel“ yra novatoriškas dalykas. Mes parodome, kaip integruoti ETL duomenis. Taip pat aptariamas duomenų valymas naudojant „Excel“ makrokomandas ir „Power Query“.
Duomenų modeliavimas naudojant „Power Pivot“ yra pažangus įgūdis. Mokymai padeda besimokantiesiems naudojant pagrindinius veiklos rodiklius. Šios priemonės yra labai svarbios veiksmingai duomenų analizei.
Apibendrinant, šie mokymai yra išsamus vadovas kiekvienam, norinčiam įsisavinti duomenų analizę. Tai suteikia tvirtą pagrindą duomenų tyrinėjimui ir naudojimui įvairiuose profesiniuose kontekstuose.
Iššifruokite duomenų kalbą: veiksmingos analizės raktai
Duomenų kalba yra šiuolaikinės analizės pagrindas. Šios kalbos supratimas atveria duris vertingoms įžvalgoms. Šiame straipsnyje nagrinėjami efektyvaus duomenų dekodavimo pagrindai.
Duomenų analizė prasideda nuo duomenų tipų supratimo. Kiekviena rūšis turi savo ypatybes ir paskirtį. Šis supratimas yra būtinas norint atlikti atitinkamą analizę.
Pagrindinės duomenų operacijos yra kitas ramstis. Jie apima rūšiavimą, filtravimą ir agregavimą. Įvaldę šias operacijas galėsite lengvai valdyti duomenis.
Išplėstinės funkcijos, pavyzdžiui, statistiniai skaičiavimai, yra labai svarbios. Jie atskleidžia tendencijas ir modelius. Šios funkcijos neapdorotus duomenis paverčia veiksmingomis įžvalgomis.
Duomenų interpretavimas yra menas. Mokėjimas skaityti ir suprasti duomenis yra privalumas. Šis įgūdis yra būtinas norint padaryti patikimas išvadas.
Duomenų vizualizacija atlieka svarbų vaidmenį. Jie sudėtingus duomenis paverčia suprantama grafika. Šios vizualizacijos leidžia lengviau perduoti rezultatus.
Duomenų modeliavimas yra pažengęs žingsnis. Tai apima tokių įrankių kaip „Power Pivot“ naudojimą. Šie įrankiai padeda kurti nuspėjamuosius modelius ir išsamią analizę.
Duomenų kalbos iššifravimas yra neįkainojamas įgūdis. Tai leidžia duomenis paversti pagrįstais sprendimais. Pasaulyje, kurį lemia duomenys, šis meistriškumas yra didelis kiekvieno profesionalo turtas.
Duomenų mokslo tendencijos: ką turi žinoti kiekvienas profesionalas
Duomenų mokslas sparčiai vystosi ir suteikia naujų galimybių. Kraštovaizdyje dominuoja dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis. Jų integravimas į duomenų mokslą atveria begalines galimybes. Ši integracija yra naujovių variklis.
Didelių duomenų svarba ir toliau auga. Gebėjimas valdyti didelius duomenų rinkinius yra labai svarbus. Šis valdymas leidžia atskleisti paslėptas įžvalgas. Duomenų analizės automatizavimas taip pat populiarėja. Automatiniai įrankiai padidina efektyvumą ir sumažina klaidų skaičių. Ši automatika sutaupo daug laiko.
Duomenų vizualizavimo įgūdžiai yra labiau paklausūs nei bet kada anksčiau. Jie leidžia sudėtingus duomenis pateikti suprantamai. Šie įgūdžiai yra būtini bendravimui. Etikos duomenų mokslas tampa karšta tema. Profesionalai turi žinoti savo darbo etines pasekmes. Šis suvokimas yra labai svarbus atsakingai praktikai.
Gilus mokymasis yra nuolatinė tendencija. Ji siūlo pažangias analizės galimybes. Šios technikos įvaldymas yra profesionalų pranašumas. Duomenų mokslas keičia kiekvieną sektorių. Nuo sveikatos iki finansų jo poveikis yra universalus. Ši transformacija yra sprendimų priėmimo revoliucija.
Duomenų mokslo įgūdžiai tapo skersiniais. Jie jau neapsiriboja duomenų mokslininkais. Visi specialistai gali pasinaudoti šiais įgūdžiais.
Labai svarbu neatsilikti nuo naujausių tendencijų. Pasaulyje, kurį lemia duomenys, šios žinios yra būtinos.
