एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषणाची कला शोधा
डेटा हे नवीन तेल बनले आहे अशा जगात, त्याचे विश्लेषण कसे करावे हे जाणून घेणे हे एक आवश्यक कौशल्य आहे. OpenClassrooms द्वारे दिले जाणारे “Perform Exploratory Data Analysis” प्रशिक्षण हे या कलेमध्ये प्राविण्य मिळवू पाहणाऱ्या प्रत्येकासाठी एक देवदान आहे. 15 तासांच्या कालावधीसह, हा इंटरमीडिएट लेव्हल कोर्स तुम्हाला प्रिन्सिपल कॉम्पोनेंट अॅनालिसिस (PCA) आणि k-मीन्स क्लस्टरिंग सारख्या शक्तिशाली पद्धतींमुळे तुमच्या डेटासेटचा ट्रेंड समजून घेण्यास अनुमती देईल.
या प्रशिक्षणादरम्यान, तुम्ही बहुआयामी अन्वेषण विश्लेषण कसे करावे हे शिकाल, कोणत्याही चांगल्या डेटा विश्लेषकासाठी आवश्यक साधन आहे. व्यक्ती किंवा व्हेरिएबल्सच्या संख्येचे परिमाण कमी करून, तुमच्या नमुन्याचे त्वरीत विश्लेषण करण्यासाठी तुम्हाला लोकप्रिय पद्धतींचा वापर करण्यासाठी मार्गदर्शन केले जाईल. PCA सारख्या आयकॉनिक पद्धती तुम्हाला तुमच्या डेटाचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आवश्यक व्हेरिएबल्सची संख्या कमी करून, शक्य तितकी कमी माहिती गमावून, तुमच्या नमुन्यातील मुख्य ट्रेंड पटकन ओळखण्याची परवानगी देतात.
टर्मिनल ES किंवा S स्तरावरील गणितातील प्रभुत्व, एक-आयामी आणि द्वि-आयामी वर्णनात्मक आकडेवारीचे चांगले ज्ञान, तसेच डेटा सायन्सच्या संदर्भात पायथन किंवा आर भाषेवर प्रभुत्व असणे या अभ्यासक्रमासाठी आवश्यक गोष्टी आहेत. तुम्ही तुमची प्रोग्रामिंग भाषा म्हणून पायथन निवडल्यास पांडा, NumPy आणि Matplotlib लायब्ररींची चांगली आज्ञा आवश्यक असेल.
समृद्ध आणि संरचित प्रशिक्षणात जा
एक्सप्लोरेटरी डेटा अॅनालिसिसमध्ये सुरुवात करण्यासाठी संरचित आणि सुव्यवस्थित प्रशिक्षण आवश्यक आहे. OpenClassrooms तुम्हाला एक सुविचारित शैक्षणिक मार्ग ऑफर करते जो तुम्हाला शिकण्याच्या विविध टप्प्यांवर मार्गदर्शन करतो. तुम्ही अन्वेषणात्मक बहुआयामी विश्लेषणाच्या परिचयाने सुरुवात कराल, जिथे तुम्हाला या दृष्टिकोनातील स्वारस्य सापडेल आणि एमेरिक निकोलस, एक प्रख्यात डेटा वैज्ञानिक यांसारख्या क्षेत्रातील तज्ञांना भेटेल.
जसजसे तुम्ही प्रशिक्षणात प्रगती कराल तसतसे तुम्हाला अधिक प्रगत संकल्पनांचा परिचय होईल. कोर्सचा दुसरा भाग तुम्हाला प्रिन्सिपल कॉम्पोनेंट अॅनालिसिस (PCA) च्या जगात विसर्जित करेल, एक तंत्र जे तुम्हाला परिमाण कमी करण्याच्या समस्या आणि पद्धती समजून घेण्यास अनुमती देईल. तुम्ही परस्परसंबंधांच्या वर्तुळाचा अर्थ कसा लावायचा आणि तुमच्या विश्लेषणात वापरण्यासाठी घटकांची संख्या कशी निवडावी हे देखील शिकाल.
पण एवढेच नाही, अभ्यासक्रमाचा तिसरा भाग तुम्हाला डेटा विभाजन तंत्राची ओळख करून देईल. तुम्ही k-means अल्गोरिदम बद्दल शिकाल, तुमचा डेटा एकसंध गटांमध्ये वर्गीकृत करण्यासाठी एक लोकप्रिय पद्धत, तसेच श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग तंत्र. मोठ्या प्रमाणातील डेटामधून मौल्यवान अंतर्दृष्टी काढू पाहणाऱ्या कोणत्याही डेटा विश्लेषकासाठी ही कौशल्ये आवश्यक आहेत.
हे प्रशिक्षण सर्वसमावेशक आहे आणि तुम्हाला डेटा विश्लेषणामध्ये तज्ञ होण्यासाठी आवश्यक असलेली साधने देते. तुम्ही स्वतंत्रपणे आणि कार्यक्षमतेने एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषणे पार पाडण्यास सक्षम असाल, आजच्या व्यावसायिक जगात अत्यंत मागणी असलेले कौशल्य.
व्यावहारिक प्रशिक्षणासह तुमची व्यावसायिक क्षितिजे विस्तृत करा
डेटा सायन्सच्या डायनॅमिक क्षेत्रात, व्यावहारिक कौशल्ये आत्मसात करणे महत्त्वाचे आहे. हे प्रशिक्षण तुम्हाला तुमच्या भावी कारकिर्दीत येणाऱ्या खर्‍या आव्हानांना तोंड देण्यासाठी तयार करते. वास्तविक केस स्टडी आणि व्यावहारिक प्रकल्पांमध्ये स्वतःला बुडवून, तुम्हाला प्राप्त केलेले सैद्धांतिक ज्ञान प्रत्यक्षात आणण्याची संधी मिळेल.
या प्रशिक्षणाचा एक मोठा फायदा म्हणजे समविचारी शिकणाऱ्या आणि व्यावसायिकांच्या समुदायापर्यंत पोहोचणे. तुम्ही कल्पनांची देवाणघेवाण करू शकाल, संकल्पनांवर चर्चा करू शकाल आणि प्रकल्पांवर सहयोग करू शकाल, तुमच्या भविष्यातील करिअरसाठी एक मौल्यवान नेटवर्क तयार करा. याव्यतिरिक्त, OpenClassrooms प्लॅटफॉर्म तुम्हाला वैयक्तिकृत मॉनिटरिंग ऑफर करतो, जे तुम्हाला क्षेत्रातील तज्ञांच्या सहाय्याचा फायदा घेत तुमच्या स्वत: च्या गतीने प्रगती करू देते.
याव्यतिरिक्त, हे प्रशिक्षण तुम्हाला अतुलनीय लवचिकता देते, जे तुम्हाला तुमच्या घरच्या आरामात तुमच्या स्वतःच्या गतीने अभ्यासक्रमांचे अनुसरण करण्यास अनुमती देते. हा स्वयं-दिग्दर्शित शिकण्याचा दृष्टीकोन केवळ व्यावहारिकच नाही तर आजच्या व्यावसायिक जगात स्वयं-शिस्त आणि वेळ-व्यवस्थापन कौशल्ये, मौल्यवान संपत्तीच्या विकासास प्रोत्साहन देतो.
थोडक्यात, हे प्रशिक्षण डेटा सायन्स क्षेत्रातील यशस्वी करिअरचे प्रवेशद्वार आहे. हे तुम्हाला केवळ ठोस सैद्धांतिक कौशल्येच सुसज्ज करत नाही, तर व्यावहारिक अनुभव देखील देते जे तुम्हाला नोकरीच्या बाजारपेठेत वेगळे करेल.
