Duomenų apdorojimo pagrindai
Šiuolaikiniame skaitmeniniame pasaulyje duomenų yra visur. Jie yra beveik visų strateginių sprendimų varomoji jėga, nesvarbu, ar tai būtų didelės korporacijos, ar naujoviški startuoliai. Tačiau prieš naudojant šiuos duomenis reikia juos išvalyti ir išanalizuoti. Čia atsiranda „OpenClassrooms“ mokymai „Išvalykite ir analizuokite savo duomenų rinkinį“.
Šis kursas suteikia išsamią įvadą į esminius duomenų valymo metodus. Ji sprendžia įprastas problemas, tokias kaip trūkstamos reikšmės, įvesties klaidos ir neatitikimai, galintys iškreipti analizę. Naudodamiesi praktiniais vadovėliais ir atvejų tyrimais, besimokantieji vadovaujami neapdorotų duomenų pavertimo veiksmingomis įžvalgomis procesu.
Bet tai dar ne viskas. Kai duomenys yra švarūs, mokymas pereina į tiriamąją analizę. Besimokantieji atranda, kaip pažvelgti į savo duomenis iš skirtingų pusių, atskleisdami tendencijas, modelius ir įžvalgas, kurių kitu atveju būtų galima praleisti.
Svarbiausia duomenų valymo svarba
Bet kuris duomenų mokslininkas jums pasakys: analizė yra tiek gera, kiek ji yra pagrįsta. Ir prieš atlikdami kokybės analizę, būtinai įsitikinkite, kad duomenys yra švarūs ir patikimi. Čia atsiranda duomenų valymas, dažnai neįvertinamas, bet absoliučiai gyvybiškai svarbus duomenų mokslo aspektas.
OpenClassrooms kursas „Išvalykite ir analizuokite savo duomenų rinkinį“ pabrėžia bendrus iššūkius, su kuriais susiduria analitikai dirbdami su realaus pasaulio duomenų rinkiniais. Pradedant nuo trūkstamų verčių ir įvesties klaidų iki neatitikimų ir pasikartojančių duomenų, neapdoroti duomenys retai būna paruošti analizei, kai tik jie gaunami.
Būsite supažindinti su metodais ir įrankiais, kaip pastebėti ir valdyti šias klaidas. Nesvarbu, ar tai yra skirtingų tipų klaidų nustatymas, jų poveikio jūsų analizei supratimas, ar tokių įrankių kaip „Python“ naudojimas duomenims efektyviai išvalyti.
Tačiau, be technikų, čia dėstoma filosofija: griežtumo ir dėmesio detalėms svarba. Nes nepastebėta klaida, kad ir maža, gali iškreipti visą analizę ir padaryti klaidingas išvadas.
Giliai pasinerkite į tiriamąją duomenų analizę
Užtikrinę duomenų švarą ir patikimumą, kitas žingsnis yra įsigilinti į juos, kad gautumėte vertingų įžvalgų. Tiriamoji duomenų analizė (EDA) yra esminis žingsnis siekiant atskleisti duomenų tendencijas, modelius ir anomalijas, o „OpenClassrooms“ kursas padės jums atlikti šį patrauklų procesą.
AED nėra tik statistikos ar grafikų serija; tai metodinis metodas, padedantis suprasti duomenų rinkinio struktūrą ir ryšius. Sužinosite, kaip užduoti tinkamus klausimus, naudoti statistinius įrankius į juos atsakyti ir interpretuoti rezultatus prasmingame kontekste.
Bus aptariami tokie metodai kaip duomenų paskirstymas, hipotezių tikrinimas ir daugiamatė analizė. Sužinosite, kaip kiekviena technika gali atskleisti skirtingus jūsų duomenų aspektus, pateikdami išsamią apžvalgą.
Tačiau labiau nei bet kas, ši kurso dalis pabrėžia smalsumo svarbą duomenų moksle. DEA yra tiek tyrinėjimas, tiek analizė, todėl norint atskleisti netikėtas įžvalgas, reikia atviro proto.
