ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ
ഇന്നത്തെ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, ഡാറ്റ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്. വൻകിട കോർപ്പറേഷനുകളായാലും നൂതന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളായാലും മിക്കവാറും എല്ലാ തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾക്കും പിന്നിലെ ചാലകശക്തി അവരാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അത് വൃത്തിയാക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും വേണം. ഇവിടെയാണ് ഓപ്പൺക്ലാസ്റൂംസ് "ക്ലീൻ ആൻഡ് അനലൈസ് യുവർ ഡാറ്റാസെറ്റ്" പരിശീലനം വരുന്നത്.
ഈ കോഴ്‌സ് അവശ്യ ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് ടെക്നിക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ ആമുഖം നൽകുന്നു. നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ, ഇൻപുട്ട് പിശകുകൾ, വിശകലനങ്ങളെ വളച്ചൊടിക്കുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പൊതുവായ വെല്ലുവിളികളെ ഇത് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഹാൻഡ്-ഓൺ ട്യൂട്ടോറിയലുകളും കേസ് പഠനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, റോ ഡാറ്റയെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാക്കി മാറ്റുന്ന പ്രക്രിയയിലൂടെ പഠിതാക്കൾ നയിക്കപ്പെടുന്നു.
എന്നാൽ അത് മാത്രമല്ല. ഡാറ്റ ശുദ്ധമായാൽ, പരിശീലനം പര്യവേക്ഷണ വിശകലനത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്നു. തങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ വ്യത്യസ്ത കോണുകളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ നോക്കാമെന്ന് പഠിതാക്കൾ കണ്ടെത്തുന്നു, ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, മറ്റുവിധത്തിൽ നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗിന്റെ നിർണായക പ്രാധാന്യം
ഏതൊരു ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞനും നിങ്ങളോട് പറയും: ഒരു വിശകലനം അത് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റയുടെ അത്ര മികച്ചതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഗുണനിലവാര വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡാറ്റ ശുദ്ധവും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഇവിടെയാണ് ഡാറ്റാ ശുദ്ധീകരണം വരുന്നത്, പലപ്പോഴും കുറച്ചുകാണുന്ന, എന്നാൽ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ തികച്ചും സുപ്രധാനമായ ഒരു വശം.
ഓപ്പൺക്ലാസ്റൂംസ് "നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വൃത്തിയാക്കി വിശകലനം ചെയ്യുക" കോഴ്‌സ് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അനലിസ്റ്റുകൾ നേരിടുന്ന പൊതുവായ വെല്ലുവിളികൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങളും ഇൻപുട്ട് പിശകുകളും മുതൽ പൊരുത്തക്കേടുകളും തനിപ്പകർപ്പുകളും വരെ, അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കുമ്പോൾ തന്നെ അത് വിശകലനത്തിന് വളരെ അപൂർവമായി മാത്രമേ തയ്യാറാകൂ.
ഈ പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികതകളും ഉപകരണങ്ങളും നിങ്ങളെ പരിചയപ്പെടുത്തും. അത് വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ തിരിച്ചറിയുക, നിങ്ങളുടെ അനലിറ്റിക്‌സിൽ അവയുടെ സ്വാധീനം മനസ്സിലാക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വൃത്തിയാക്കാൻ പൈത്തൺ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.
എന്നാൽ സാങ്കേതികതകൾക്കപ്പുറം, ഇവിടെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു തത്ത്വചിന്തയാണ്: കണിശതയുടെയും വിശദാംശങ്ങളിലേക്കുള്ള ശ്രദ്ധയുടെയും പ്രാധാന്യം. കാരണം, കണ്ടെത്താത്ത ഒരു പിശക്, ചെറുതാണെങ്കിലും, ഒരു മുഴുവൻ വിശകലനത്തെയും വികലമാക്കുകയും തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യും.
പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലേക്ക് ആഴത്തിൽ മുങ്ങുക
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ശുചിത്വവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പുവരുത്തിയ ശേഷം, മൂല്യവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് അതിലേക്ക് തുളച്ചുകയറുക എന്നതാണ് അടുത്ത ഘട്ടം. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, അപാകതകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള നിർണായക ഘട്ടമാണ് എക്‌സ്‌പ്ലോറേറ്ററി ഡാറ്റ അനാലിസിസ് (EDA), കൂടാതെ ഈ ആകർഷകമായ പ്രക്രിയയിലൂടെ OpenClassrooms കോഴ്‌സ് നിങ്ങളെ നയിക്കുന്നു.
AED എന്നത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെയോ ചാർട്ടുകളുടെയോ ഒരു പരമ്പര മാത്രമല്ല; നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിനുള്ളിലെ ഘടനയും ബന്ധങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിപരമായ സമീപനമാണിത്. ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ ചോദിക്കാമെന്നും അവയ്ക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അർത്ഥവത്തായ സന്ദർഭത്തിൽ ഫലങ്ങൾ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
ഡാറ്റാ വിതരണം, അനുമാന പരിശോധന, മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് വിശകലനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉൾപ്പെടുത്തും. സമഗ്രമായ ഒരു അവലോകനം നൽകിക്കൊണ്ട് ഓരോ സാങ്കേതികതയ്ക്കും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾ എങ്ങനെ വെളിപ്പെടുത്താനാകുമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
എന്നാൽ എന്തിനേക്കാളും, കോഴ്‌സിന്റെ ഈ വിഭാഗം ഡാറ്റാ സയൻസിലെ ജിജ്ഞാസയുടെ പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറയുന്നു. DEA എന്നത് വിശകലനം പോലെ തന്നെ പര്യവേക്ഷണമാണ്, കൂടാതെ അപ്രതീക്ഷിത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് തുറന്ന മനസ്സ് ആവശ്യമാണ്.
