अन्वेषण डेटा विश्लेषणको कला पत्ता लगाउनुहोस्
यस्तो संसारमा जहाँ डाटा नयाँ तेल भएको छ, यसलाई कसरी विश्लेषण गर्ने भनेर जान्नु एक आवश्यक सीप हो। OpenClassrooms द्वारा प्रदान गरिएको "Perform Exploratory Data Analysis" तालिम यस कलामा निपुणता हासिल गर्न खोज्ने जो कोहीको लागि एक देवदान हो। 15 घण्टाको अवधिमा, यो मध्यवर्ती स्तरको पाठ्यक्रमले तपाईंलाई प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस (PCA) र k-means क्लस्टरिङ जस्ता शक्तिशाली विधिहरूका लागि धन्यवाद तपाईंको डेटासेटको प्रवृत्तिहरू बुझ्न अनुमति दिनेछ।
यस तालिमको बखत, तपाईंले बहुआयामिक अन्वेषण विश्लेषण गर्ने तरिका सिक्नुहुनेछ, जुन कुनै पनि राम्रो डेटा विश्लेषकको लागि आवश्यक उपकरण हो। व्यक्ति वा चरहरूको संख्याको आयाम घटाउँदै, तपाईंको नमूनालाई द्रुत रूपमा विश्लेषण गर्न लोकप्रिय विधिहरूको प्रयोगमा तपाईंलाई मार्गदर्शन गरिनेछ। PCA जस्ता प्रतिष्ठित विधिहरूले तपाइँलाई तपाइँको नमूनामा मुख्य प्रवृतिहरू छिटो पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ, तपाइँको डेटा प्रतिनिधित्व गर्न आवश्यक चरहरूको संख्या घटाएर, सकेसम्म थोरै जानकारी गुमाउँदा।
यस पाठ्यक्रमका लागि आवश्यक शर्तहरू Terminale ES वा S स्तरमा गणितको महारत, एक-आयामी र दुई-आयामी वर्णनात्मक तथ्याङ्कहरूको राम्रो ज्ञान, साथै डेटा विज्ञानको सन्दर्भमा पाइथन वा R भाषाको महारत हो। पाण्डा, NumPy र Matplotlib पुस्तकालयहरूको राम्रो कमाण्ड आवश्यक हुनेछ यदि तपाईंले पाइथनलाई आफ्नो प्रोग्रामिङ भाषाको रूपमा रोज्नुभयो भने।
समृद्ध र संरचित प्रशिक्षणमा डुब्नुहोस्
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषणमा सुरु गर्न संरचित र राम्रो संगठित प्रशिक्षण आवश्यक छ। OpenClassrooms ले तपाईंलाई राम्रोसँग सोचेको शैक्षिक मार्ग प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई सिक्ने विभिन्न चरणहरूमा मार्गदर्शन गर्दछ। तपाईंले अन्वेषणात्मक बहुआयामिक विश्लेषणको परिचयको साथ सुरु गर्नुहुनेछ, जहाँ तपाईंले यस दृष्टिकोणको रुचि पत्ता लगाउनुहुनेछ र क्षेत्रका विशेषज्ञहरू, जस्तै इमेरिक निकोलस, एक प्रख्यात डेटा वैज्ञानिकलाई भेट्नुहुनेछ।
जब तपाइँ प्रशिक्षण मार्फत प्रगति गर्नुहुन्छ, तपाइँ थप उन्नत अवधारणाहरु लाई पेश गरिनेछ। पाठ्यक्रमको दोस्रो भागले तपाईंलाई प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस (PCA) को संसारमा डुबाउनेछ, एउटा प्रविधि जसले तपाईंलाई आयाम घटाउने समस्याहरू र विधिहरू बुझ्न अनुमति दिनेछ। तपाइँले सहसम्बन्धको सर्कल कसरी व्याख्या गर्ने र तपाइँको विश्लेषणमा प्रयोग गर्न कम्पोनेन्टहरूको संख्या छनौट गर्न सिक्नुहुनेछ।
तर यति मात्र होइन, पाठ्यक्रमको तेस्रो भागले तपाईंलाई डाटा विभाजन गर्ने प्रविधिहरूबारे परिचय गराउनेछ। तपाईले k-means एल्गोरिदमको बारेमा सिक्नुहुनेछ, तपाईको डेटालाई समान समूहमा वर्गीकरण गर्ने लोकप्रिय विधि, साथै श्रेणीबद्ध क्लस्टरिङ प्रविधिहरू। यी सीपहरू कुनै पनि डाटा विश्लेषकका लागि आवश्यक हुन्छन् जुन डाटाको ठूलो मात्राबाट मूल्यवान अन्तरदृष्टि निकाल्न खोज्छन्।
यो प्रशिक्षण व्यापक छ र तपाईंलाई डेटा विश्लेषणमा विशेषज्ञ बन्न आवश्यक उपकरणहरू दिन्छ। तपाईं अन्वेषण डेटा विश्लेषणहरू स्वतन्त्र र कुशलतापूर्वक गर्न सक्षम हुनुहुनेछ, आजको व्यावसायिक संसारमा उच्च खोजिएको सीप।
व्यावहारिक प्रशिक्षणको साथ तपाईंको व्यावसायिक क्षितिज विस्तार गर्नुहोस्
डाटा विज्ञानको गतिशील क्षेत्रमा, व्यावहारिक सीपहरूको अधिग्रहण महत्त्वपूर्ण छ। यो तालिमले तपाइँलाई तपाइँको भविष्यको क्यारियरमा सामना गर्ने वास्तविक चुनौतीहरू सामना गर्न तयार गर्दछ। वास्तविक केस स्टडीहरू र व्यावहारिक परियोजनाहरूमा आफूलाई डुबाएर, तपाईंले हासिल गरेको सैद्धान्तिक ज्ञानलाई व्यवहारमा उतार्ने अवसर पाउनुहुनेछ।
यस तालिमको प्रमुख फाइदाहरू मध्ये एक समान विचारधाराका शिक्षार्थी र पेशेवरहरूको समुदायमा पहुँच हो। तपाईं विचारहरू आदानप्रदान गर्न, अवधारणाहरू छलफल गर्न र परियोजनाहरूमा सहयोग गर्न सक्षम हुनुहुनेछ, तपाईंको भविष्यको क्यारियरको लागि बहुमूल्य नेटवर्क सिर्जना गर्नुहोस्। थप रूपमा, OpenClassrooms प्लेटफर्मले तपाईंलाई व्यक्तिगत अनुगमन प्रदान गर्दछ, तपाईंलाई क्षेत्रका विशेषज्ञहरूको सहयोगबाट लाभ उठाउँदै तपाईंको आफ्नै गतिमा प्रगति गर्न अनुमति दिन्छ।
थप रूपमा, यो तालिमले तपाइँलाई अतुलनीय लचिलोपन प्रदान गर्दछ, तपाइँलाई तपाइँको घरको आरामबाट तपाइँको आफ्नै गतिमा पाठ्यक्रमहरू पछ्याउन अनुमति दिन्छ। यो आत्म-निर्देशित सिकाइ दृष्टिकोण व्यावहारिक मात्र होइन, तर आत्म-अनुशासन र समय-व्यवस्थापन कौशल, आजको व्यावसायिक संसारमा बहुमूल्य सम्पत्तिहरूको विकासलाई पनि प्रोत्साहित गर्दछ।
छोटकरीमा भन्नुपर्दा, यो प्रशिक्षण डाटा विज्ञानको क्षेत्रमा सफल क्यारियरको प्रवेशद्वार हो। यसले तपाईंलाई ठोस सैद्धान्तिक सीपहरू मात्र प्रदान गर्दैन, तर व्यावहारिक अनुभव पनि दिन्छ जसले तपाईंलाई जागिर बजारमा अलग राख्छ।
