Atklājiet izpētes datu analīzes mākslu
Pasaulē, kurā dati ir kļuvuši par jaunu eļļu, zināt, kā tos analizēt, ir būtiska prasme. OpenClassrooms piedāvātā apmācība “Veikt izpētes datu analīzi” ir lieliska dāvana ikvienam, kas vēlas apgūt šo mākslu. Šis vidēja līmeņa kurss, kura ilgums ir 15 stundas, ļaus jums izprast tendences jūsu datu kopā, izmantojot tādas jaudīgas metodes kā galveno komponentu analīze (PCA) un k-means klasterizāciju.
Šīs apmācības laikā jūs uzzināsit, kā veikt daudzdimensiju izpētes analīzi, kas ir būtisks rīks jebkuram labam datu analītiķim. Jūs saņemsiet norādījumus, kā izmantot populāras metodes, lai ātri analizētu savu paraugu, samazinot indivīdu vai mainīgo lielumu dimensiju. Ikoniskas metodes, piemēram, PCA, ļauj ātri noteikt galvenās tendences jūsu izlasē, samazinot datu attēlošanai nepieciešamo mainīgo skaitu, vienlaikus zaudējot pēc iespējas mazāk informācijas.
Šī kursa priekšnoteikumi ir matemātikas apguve Terminale ES vai S līmenī, labas viendimensijas un divdimensiju aprakstošās statistikas zināšanas, kā arī Python vai R valodas apguve datu zinātnes kontekstā. Ja kā programmēšanas valodu izvēlaties Python, būs nepieciešamas labas pandas, NumPy un Matplotlib bibliotēkas.
Ienirstiet bagātīgā un strukturētā apmācībā
Lai sāktu darbu ar izpētes datu analīzi, ir nepieciešama strukturēta un labi organizēta apmācība. OpenClassrooms piedāvā jums labi pārdomātu izglītības ceļu, kas ved cauri dažādiem mācīšanās posmiem. Jūs sāksit ar ievadu pētnieciskajā daudzdimensionālajā analīzē, kur atklāsiet šīs pieejas interesi un tiksieties ar jomas ekspertiem, piemēram, Emeriku Nikolasu, slavenu datu zinātnieku.
Apmācības gaitā jūs iepazīsities ar progresīvākām koncepcijām. Kursa otrā daļa iegremdēs jūs galveno komponentu analīzes (PCA) pasaulē — paņēmienā, kas ļaus izprast izmēru samazināšanas problēmas un metodes. Jūs arī uzzināsit, kā interpretēt korelācijas apli un izvēlēties analīzēs izmantojamo komponentu skaitu.
Bet tas vēl nav viss, kursa trešā daļa iepazīstinās jūs ar datu sadalīšanas paņēmieniem. Jūs uzzināsit par k-means algoritmu, populāru metodi datu klasificēšanai viendabīgās grupās, kā arī par hierarhiskām klasterizācijas metodēm. Šīs prasmes ir būtiskas ikvienam datu analītiķim, kurš vēlas iegūt vērtīgu ieskatu no liela datu apjoma.
Šī apmācība ir visaptveroša un sniedz jums nepieciešamos rīkus, lai kļūtu par datu analīzes ekspertu. Jūs varēsiet patstāvīgi un efektīvi veikt izpētes datu analīzi, kas ir ļoti pieprasīta prasme mūsdienu profesionālajā pasaulē.
Paplašiniet savu profesionālo redzesloku, izmantojot pragmatisku apmācību
Dinamiskajā datu zinātnes nozarē praktisko iemaņu apgūšana ir ļoti svarīga. Šīs apmācības sagatavo jūs reālās pasaules izaicinājumiem, ar kuriem jūs saskarsities savā turpmākajā karjerā. Iedziļinoties reālos gadījumu pētījumos un praktiskos projektos, jums būs iespēja iegūtās teorētiskās zināšanas likt lietā.
Viena no galvenajām šīs apmācības priekšrocībām ir piekļuve līdzīgi domājošu audzēkņu un profesionāļu kopienai. Varēsi apmainīties ar idejām, apspriest koncepcijas un pat sadarboties projektos, veidojot vērtīgu tīklu savai turpmākajai karjerai. Turklāt OpenClassrooms platforma piedāvā personalizētu uzraudzību, ļaujot progresēt savā tempā, vienlaikus gūstot labumu no jomas ekspertu palīdzības.
Turklāt šīs apmācības piedāvā nepārspējamu elastību, ļaujot sekot kursiem sev piemērotā tempā, atrodoties mājās. Šī pašmācības pieeja ir ne tikai praktiska, bet arī veicina pašdisciplīnas un laika vadības prasmju attīstību, kas ir vērtīga vērtība mūsdienu profesionālajā pasaulē.
Īsāk sakot, šīs apmācības ir vārti uz veiksmīgu karjeru datu zinātnes jomā. Tas ne tikai nodrošinās jūs ar stabilām teorētiskām iemaņām, bet arī praktisku pieredzi, kas jūs atšķirs darba tirgū.
