Мэдээллийн шинжилгээ хийх урлагийг олж мэдээрэй
Өгөгдөл нь шинэ тос болсон энэ ертөнцөд хэрхэн дүн шинжилгээ хийхээ мэдэх нь чухал ур чадвар юм. OpenClassrooms-ээс санал болгож буй "Судалгааны мэдээллийн шинжилгээ хийх" сургалт нь энэ урлагийг эзэмшихийг хүссэн хэн бүхэнд зориулсан бурханы хишиг юм. 15 цагийн хугацаатай энэхүү дунд шатны сургалт нь үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн шинжилгээ (PCA) болон k-means кластер хийх зэрэг хүчирхэг аргуудын ачаар өгөгдлийн багцынхаа чиг хандлагыг ойлгох боломжийг олгоно.
Энэ сургалтын үеэр та ямар ч сайн мэдээллийн шинжээчийн зайлшгүй шаардлагатай хэрэгсэл болох олон хэмжээст хайгуулын шинжилгээг хэрхэн хийх талаар суралцах болно. Та түүврээ хурдан шинжлэх, хувь хүн эсвэл хувьсагчийн тоог багасгах түгээмэл аргуудыг ашиглахад чиглэгдэх болно. PCA гэх мэт алдартай аргууд нь таны өгөгдлийг төлөөлөхөд шаардлагатай хувьсагчийн тоог багасгаж, аль болох бага мэдээлэл алдах замаар дээжийнхээ үндсэн чиг хандлагыг хурдан тодорхойлох боломжийг олгодог.
Энэ хичээлийн урьдчилсан нөхцөл нь Terminale ES эсвэл S түвшинд математикийн мэдлэгтэй байх, нэг хэмжээст болон хоёр хэмжээст дүрслэх статистикийн сайн мэдлэгтэй байхаас гадна Data Science-ийн хүрээнд Python эсвэл R хэлийг эзэмшсэн байх явдал юм. Хэрэв та Python хэлийг програмчлалын хэлээр сонговол панда, NumPy, Matplotlib номын сангуудыг сайн эзэмшсэн байх шаардлагатай.
Баян бөгөөд бүтэцтэй сургалтанд хамрагдаарай
Хайгуулын өгөгдлийн шинжилгээг эхлүүлэхийн тулд зохион байгуулалттай, сайн зохион байгуулалттай сургалт шаардлагатай. OpenClassrooms нь танд сургалтын янз бүрийн үе шатуудад чиглүүлэх сайн бодож боловсруулсан боловсролын замыг санал болгож байна. Та хайгуулын олон хэмжээст шинжилгээний танилцуулгаас эхлэх бөгөөд энэ аргын сонирхлыг олж, нэрт өгөгдөл судлаач Эмерик Николас зэрэг салбарын мэргэжилтнүүдтэй уулзах болно.
Сургалтын явцад ахих тусам илүү дэвшилтэт ойлголтуудтай танилцах болно. Хичээлийн хоёр дахь хэсэг нь таныг хэмжээсийг багасгах асуудал, аргуудыг ойлгох боломжийг олгодог үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн шинжилгээ (PCA)-ийн ертөнцөд оруулах болно. Мөн та хамаарлын тойргийг хэрхэн тайлбарлаж, шинжилгээнд ашиглах бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн тоог сонгох талаар сурах болно.
Гэхдээ энэ нь бүгд биш, сургалтын гурав дахь хэсэг нь өгөгдлийг хуваах арга техникийг танд танилцуулах болно. Та өөрийн өгөгдлийг нэгэн төрлийн бүлэгт ангилах түгээмэл арга болох k-means алгоритм, мөн шаталсан кластер хийх аргуудын талаар суралцах болно. Эдгээр ур чадвар нь их хэмжээний өгөгдлөөс үнэ цэнэтэй ойлголт авахыг эрэлхийлж буй аливаа мэдээллийн шинжээчдэд зайлшгүй шаардлагатай.
Энэхүү сургалт нь иж бүрэн бөгөөд танд өгөгдлийн шинжилгээний чиглэлээр мэргэжилтэн болоход шаардлагатай арга хэрэгслийг өгдөг. Та хайгуулын мэдээллийн дүн шинжилгээг бие даан, үр дүнтэй хийх боломжтой бөгөөд энэ нь өнөөгийн мэргэжлийн ертөнцөд эрэлт хэрэгцээтэй байгаа чадвар юм.
Прагматик сургалтаар мэргэжлийн хүрээгээ тэлэх
Өгөгдлийн шинжлэх ухааны динамик салбарт практик ур чадвар эзэмших нь маш чухал юм. Энэхүү сургалт нь таныг ирээдүйн карьертаа тулгарах бодит сорилтуудыг даван туулахад бэлтгэдэг. Бодит кейс судалгаа, практик төсөлд хамрагдсанаар олж авсан онолын мэдлэгээ практикт хэрэгжүүлэх боломжтой болно.
Энэхүү сургалтын гол давуу талуудын нэг нь ижил төстэй суралцагчид болон мэргэжилтнүүдийн нийгэмлэгт хамрагдах боломж юм. Та санал бодлоо солилцох, үзэл баримтлалыг хэлэлцэх, тэр ч байтугай төслүүд дээр хамтран ажиллах боломжтой бөгөөд ирээдүйн карьертаа үнэ цэнэтэй сүлжээг бий болгоно. Нэмж дурдахад OpenClassrooms платформ нь танд хувийн хяналтыг санал болгодог бөгөөд энэ нь тухайн салбарын мэргэжилтнүүдийн туслалцааг авахын зэрэгцээ өөрийн хурдаар ахих боломжийг олгодог.
Нэмж дурдахад энэхүү сургалт нь танд давтагдашгүй уян хатан байдлыг санал болгож, гэрийнхээ тав тухыг алдалгүй өөрийн хэмнэлээр хичээлүүдийг үзэх боломжийг танд олгоно. Энэхүү бие даан суралцах арга нь практик ач холбогдолтой төдийгүй орчин үеийн мэргэжлийн ертөнцөд үнэ цэнэтэй хөрөнгө болох хувийн сахилга бат, цагийг удирдах чадварыг хөгжүүлэхэд тусалдаг.
Товчхондоо, энэхүү сургалт нь дата шинжлэх ухааны салбарт амжилттай ажиллах гарц юм. Энэ нь таныг онолын хатуу ур чадвараар хангаад зогсохгүй хөдөлмөрийн зах зээл дээр бусдаас ялгарах практик туршлага юм.
