Linkedin Learning ဖြင့် Master Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
သင်တန်းသည် အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဖြင့် စတင်သည်။ Mr Souissi က ဒေတာသုံးသပ်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍကို ရှင်းလင်းပြောကြားခဲ့သည်။ ဤနိဒါန်းသည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်၏ စိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်ရန် အခြေခံဖြစ်သည်။ ထို့နောက် data worker ၏ သဘောတရားကို လေ့လာသည်။ ဤကဏ္ဍသည် ဒေတာကဏ္ဍများအပေါ် အမြင်ကို ကျယ်ပြန့်စေသည်။ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီသည် ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့၏ အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ထို့နောက် သင်တန်းဆရာသည် မတူညီသော ဒေတာသိပ္ပံ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းများကို တင်ဆက်သည်။ ဤကွဲပြားမှုသည် နယ်ပယ်၏ ကြွယ်ဝမှုကို ပြသသည်။ ဒေတာပညာရှင်တစ်ဦး၏ ကျွမ်းကျင်မှုသည် အသေးစိတ်ဖြစ်ပြီး လိုအပ်ချက်များကို ရှင်းလင်းစွာ ရှုမြင်နိုင်သည်။
အချက်အလက်များကို နားလည်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်ရေး၏ မှတ်တိုင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နယ်ပယ်များနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများကို သင်ကြားပေးပါသည်။ အချက်အလက်ကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ရန် ဤအသိပညာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းကိုလည်း အကျုံးဝင်ပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် ဒေတာအသစ်ဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ အခြေခံအထားအသိုနှင့် ညွှန်ကြားချက်များကို ရှင်းလင်းစွာ ရှင်းပြထားပါသည်။
လက်တွေ့လေ့ကျင့်ခန်းများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
သင်တန်းတွင် SQL ဖတ်ရှုခြင်းကဲ့သို့သော လက်တွေ့စိန်ခေါ်မှုများ ပါဝင်သည်။ ဒီလေ့ကျင့်ခန်းတွေက ရရှိလာတဲ့ အရည်အချင်းတွေကို အားဖြည့်ပေးပါတယ်။ ပံ့ပိုးပေးထားသော ဖြေရှင်းချက်များသည် သင်ယူမှုကို ခိုင်မာစေပါသည်။ Mr. Souissi သည် ရှိပြီးသား အချက်အလက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရာတွင် သင်ယူသူများကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။ အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးသည် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာနှင့် ဆက်စပ်အလုပ်အသွားအလာကို နားလည်ပုံကို ပြသသည်။
Joins သည် နောက်ထပ်အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်တန်းက အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာမှာ သူတို့ရဲ့အသုံးပြုပုံကို ရှင်းပြထားပါတယ်။ မတူညီသောဒေတာရင်းမြစ်များကို ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ CRISP-DM နည်းစနစ်ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တည်ဆောက်သည်။ အဖြစ်များသောအမှားများကိုရှောင်ရှားရန် အကြံပြုချက်များကို မျှဝေပါသည်။
Excel ဖြင့် Web scraping သည် ဆန်းသစ်သောဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ETL ဒေတာကို ပေါင်းစပ်နည်းကို သင့်အား ပြသထားပါသည်။ Excel macro နှင့် Power Query ဖြင့် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းကိုလည်း အကျုံးဝင်ပါသည်။
Power Pivot ဖြင့် Data modeling သည် အဆင့်မြင့်ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်တန်းသည် အဓိက စွမ်းဆောင်ရည် အညွှန်းကိန်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်ယူသူများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် ထိရောက်သောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ ဤသင်တန်းသည် အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကျွမ်းကျင်လိုသူတိုင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်ချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
ဒေတာ၏ဘာသာစကားကို ကုဒ်အမှတ်- ထိရောက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သော့ချက်များ
ဒေတာ၏ဘာသာစကားသည် ခေတ်သစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။ ဤဘာသာစကားကို နားလည်ခြင်းသည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအတွက် တံခါးဖွင့်ပေးသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် ကုဒ်ဆွဲခြင်း၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းသည်။
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒေတာအမျိုးအစားများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ထူးခြားချက်များနှင့် အသုံးပြုမှုများရှိသည်။ ဤနားလည်မှုသည် သက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
အခြေခံဒေတာ လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အခြားသော မဏ္ဍိုင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် စုစည်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကျွမ်းကျင်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာများကို လွယ်ကူစွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေပါသည်။
ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုများကဲ့သို့ အဆင့်မြင့်လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပုံစံများကို ဖော်ပြကြသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
အချက်အလက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းသည် အနုပညာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ ဖတ်ရှုနားလည်ရမည်ကို သိခြင်းသည် အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကောက်ချက်ဆွဲရန်အတွက် ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။
ဒေတာ ပုံဖော်ခြင်းများသည် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို နားလည်နိုင်သော ဂရပ်ဖစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။ ဤမြင်ယောင်ချက်များသည် ရလဒ်များကို ဆက်သွယ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Data modeling သည် အဆင့်မြင့်သော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Power Pivot ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤကိရိယာများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များနှင့် အတွင်းကျကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
ဒေတာဘာသာစကားကို ကုဒ်ဆွဲခြင်းသည် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အချက်အလက်များကို အသိပေးသောဆုံးဖြတ်ချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာဖြင့် မောင်းနှင်သော ကမ္ဘာတစ်ခုတွင်၊ ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် မည်သည့်ပညာရှင်မဆိုအတွက် အဓိက ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်းများ- ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တိုင်း သိထားသင့်သည်များ
ဒေတာသိပ္ပံသည် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေပြီး အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ယူဆောင်လာပါသည်။ Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning သည် အခင်းအကျင်းကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ ဒေတာသိပ္ပံသို့ ၎င်းတို့၏ ပေါင်းစည်းမှုသည် အဆုံးမဲ့ဖြစ်နိုင်ချေများကို ဖွင့်ပေးသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ တွန်းအားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာကြီးများသည် အရေးပါမှုတွင် ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤစီမံခန့်ခွဲမှုသည် လျှို့ဝှက်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် မြေပြင်ရရှိမှုလည်းဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက် ကိရိယာများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြင့်စေပြီး အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချပေးသည်။ ဤအလိုအလျောက်စနစ်သည် သိသာထင်ရှားသောအချိန်ကို သက်သာစေသည်။
ဒေတာမြင်ယောင်မှုစွမ်းရည်များသည် ယခင်ကထက် တောင်းဆိုမှုပိုများလာသည်။ ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို နားလည်နိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် တင်ပြရန် ခွင့်ပြုသည်။ ဤအရည်အချင်းများသည် ဆက်သွယ်ရေးအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ Ethical data science သည် hot topic ဖြစ်လာသည်။ ပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းခွင်၏ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို သတိပြုရပါမည်။ တာဝန်ယူမှုရှိသော အလေ့အကျင့်အတွက် ဤအသိတရားသည် အရေးကြီးပါသည်။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။ ဤနည်းပညာကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်ခြင်းသည် ပညာရှင်များအတွက် အရင်းအနှီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံသည် ကဏ္ဍတိုင်းကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ကျန်းမာရေးမှသည် ဘဏ္ဍာရေးအထိ၊ ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် အလုံးစုံဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် တော်လှန်ရေးတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။
ဒေတာသိပ္ပံ ကျွမ်းကျင်မှုများသည် အသွင်ကူးပြောင်းမှု ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အကန့်အသတ်မရှိတော့ပါ။ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်အားလုံးသည် ဤအရည်အချင်းများမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။
နောက်ဆုံးပေါ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ခေတ်မီနေဖို့က အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာဖြင့်မောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင်၊ ဤအသိပညာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။
