ലിങ്ക്ഡിൻ ലേണിംഗിനൊപ്പം മാസ്റ്റർ ഡാറ്റ വിശകലനം
ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ നിർവചനത്തോടെയാണ് പരിശീലനം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന്റെ പങ്ക് മിസ്റ്റർ സൂയിസി വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഈ ആമുഖം തൊഴിലിന്റെ വെല്ലുവിളികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാനപരമാണ്. അത് പിന്നീട് ഡാറ്റാ വർക്കർ എന്ന ആശയം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഈ വിഭാഗം ഡാറ്റാ റോളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള കാഴ്ചപ്പാട് വിശാലമാക്കുന്നു. ഒരു ഡാറ്റ, അനലിറ്റിക്സ് ടീമിന്റെ വിജയത്തിന് ഓരോ റോളും നിർണായകമാണ്.
പരിശീലകൻ പിന്നീട് വിവിധ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷനുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വൈവിധ്യം വയലിന്റെ സമ്പന്നതയെ കാണിക്കുന്നു. ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ കഴിവുകൾ വിശദമാക്കിയിരിക്കുന്നു, ആവശ്യകതകളുടെ വ്യക്തമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു.
ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പരിശീലനത്തിന്റെ ഒരു സ്തംഭമാണ്. ഫീൽഡുകളും ഡാറ്റ തരങ്ങളും പഠിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഈ അറിവ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും ഉപയോഗവും ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഈ ഉപകരണങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. അടിസ്ഥാന വാക്യഘടനയും നിർദ്ദേശങ്ങളും വ്യക്തമായി വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
പ്രായോഗിക വ്യായാമങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും
പരിശീലനത്തിൽ SQL വായിക്കുന്നത് പോലുള്ള പ്രായോഗിക വെല്ലുവിളികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വ്യായാമങ്ങൾ നേടിയ കഴിവുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. നൽകിയിരിക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ പഠനത്തെ ഏകീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ മിസ്റ്റർ സൂയിസി പഠിതാക്കളെ നയിക്കുന്നു. ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതും വൃത്തിയാക്കുന്നതും ഒരു നിർണായക വശമാണ്. ഡാറ്റയും അനുബന്ധ വർക്ക്ഫ്ലോയും എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാമെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു.
ചേരുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന വിഷയം. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ അവയുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് പരിശീലനം വിശദീകരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ കഴിവുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. CRISP-DM രീതിശാസ്ത്രം അവതരിപ്പിച്ചു. ഈ സമീപനം ഡാറ്റാ വിശകലനത്തെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണമായ തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ നുറുങ്ങുകൾ പങ്കിടുന്നു.
എക്സൽ ഉപയോഗിച്ചുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഒരു നൂതനമായ വിഷയമാണ്. ETL ഡാറ്റ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിച്ചുതരുന്നു. എക്സൽ മാക്രോകളും പവർ ക്വറിയും ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു.
പവർ പിവറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ മോഡലിംഗ് ഒരു വിപുലമായ കഴിവാണ്. പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിലൂടെ പരിശീലനം പഠിതാക്കളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് ഈ ഉപകരണങ്ങൾ നിർണായകമാണ്.
ഉപസംഹാരമായി, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരാൾക്കും ഈ പരിശീലനം ഒരു പൂർണ്ണമായ വഴികാട്ടിയാണ്. വിവിധ പ്രൊഫഷണൽ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഡാറ്റയുടെ പര്യവേക്ഷണത്തിനും ചൂഷണത്തിനും ഇത് ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ ഭാഷ ഡീകോഡ് ചെയ്യുക: ഫലപ്രദമായ വിശകലനത്തിനുള്ള കീകൾ
ഡാറ്റയുടെ ഭാഷ ആധുനിക വിശകലനത്തിന് പ്രധാനമാണ്. ഈ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കുന്നത് മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്കുള്ള വാതിലുകൾ തുറക്കുന്നു. ഈ ലേഖനം ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കിയാണ് ഡാറ്റ വിശകലനം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഓരോ തരത്തിനും അതിന്റേതായ സവിശേഷതകളും ഉപയോഗവുമുണ്ട്. പ്രസക്തമായ വിശകലനത്തിന് ഈ ധാരണ അത്യാവശ്യമാണ്.
അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മറ്റൊരു സ്തംഭമാണ്. സോർട്ടിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ്, അഗ്രഗേഷൻ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നത് എളുപ്പത്തിൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പോലെയുള്ള വിപുലമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. അവർ ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ റോ ഡാറ്റയെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം ഒരു കലയാണ്. ഡാറ്റ വായിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും അറിയുന്നത് ഒരു അസറ്റ് ആണ്. വിശ്വസനീയമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിന് ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പ്രധാനമാണ്.
ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അവ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയെ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഗ്രാഫിക്സാക്കി മാറ്റുന്നു. ഈ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ ഫലങ്ങൾ ആശയവിനിമയം എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ഡാറ്റ മോഡലിംഗ് ഒരു വിപുലമായ ഘട്ടമാണ്. പവർ പിവറ്റ് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രവചന മാതൃകകളും ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ ഭാഷ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നത് വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഒരു കഴിവാണ്. വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റാൻ ഇത് ഡാറ്റയെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റയാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ലോകത്ത്, ഏതൊരു പ്രൊഫഷണലിനും ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഒരു പ്രധാന സ്വത്താണ്.
ഡാറ്റാ സയൻസിലെ ട്രെൻഡുകൾ: ഓരോ പ്രൊഫഷണലും അറിയേണ്ടത്
ഡാറ്റ സയൻസ് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, പുതിയ അവസരങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസിലെ അവരുടെ സംയോജനം അനന്തമായ സാധ്യതകൾ തുറക്കുന്നു. ഈ സംയോജനം നവീകരണത്തിന്റെ ഒരു ചാലകമാണ്.
ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് നിർണായകമാണ്. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ഈ മാനേജ്മെന്റ് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ ഓട്ടോമേഷനും നിലകൊള്ളുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടൂളുകൾ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഓട്ടോമേഷൻ ഗണ്യമായ സമയം ലാഭിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ കഴിവുകൾക്ക് എന്നത്തേക്കാളും ആവശ്യക്കാരുണ്ട്. സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കാൻ അവ അനുവദിക്കുന്നു. ആശയവിനിമയത്തിന് ഈ കഴിവുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്. നൈതിക ഡാറ്റാ സയൻസ് ഒരു ചർച്ചാവിഷയമായി മാറുകയാണ്. പ്രൊഫഷണലുകൾ അവരുടെ ജോലിയുടെ ധാർമ്മിക പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കണം. ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള പരിശീലനത്തിന് ഈ അവബോധം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒരു നിരന്തരമായ പ്രവണതയാണ്. ഇത് വിപുലമായ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നത് പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ഒരു മുതൽക്കൂട്ടാണ്. ഡാറ്റ സയൻസ് എല്ലാ മേഖലയെയും മാറ്റിമറിക്കുന്നു. ആരോഗ്യം മുതൽ സാമ്പത്തികം വരെ അതിന്റെ സ്വാധീനം സാർവത്രികമാണ്. തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലെ വിപ്ലവമാണ് ഈ പരിവർത്തനം.
ഡാറ്റാ സയൻസ് വൈദഗ്ധ്യം പരിവർത്തനം ചെയ്തിരിക്കുന്നു. അവ ഇപ്പോൾ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. എല്ലാ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഈ കഴിവുകളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാം.
ഏറ്റവും പുതിയ ട്രെൻഡുകളുമായി കാലികമായി തുടരുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ലോകത്ത്, ഈ അറിവ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
