डाटा प्रोसेसिङको आधारभूत कुराहरू
आजको डिजिटल संसारमा, डाटा जताततै छ। तिनीहरू लगभग सबै रणनीतिक निर्णयहरू पछि ड्राइभिङ्ग बल हुन्, चाहे ठूला निगमहरू वा नवीन स्टार्टअपहरू। यद्यपि, यो डेटा प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्नु अघि, यसलाई सफा र विश्लेषण गर्नुपर्छ। यहाँ OpenClassrooms "Clean and Analyse Your Dataset" तालिम आउँछ।
यस पाठ्यक्रमले आवश्यक डाटा सफा गर्ने प्रविधिहरूको विस्तृत परिचय प्रदान गर्दछ। यसले सामान्य चुनौतिहरूलाई सम्बोधन गर्दछ जस्तै हराइरहेको मान, इनपुट त्रुटिहरू, र असंगतिहरू जसले विश्लेषणहरू स्क्यु गर्न सक्छ। ह्यान्ड्स-अन ट्यूटोरियल र केस स्टडीहरूको साथ, कच्चा डाटालाई कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिमा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रिया मार्फत सिकारुहरूलाई मार्गदर्शन गरिन्छ।
तर यति मात्र होइन। एक पटक डाटा सफा भएपछि, प्रशिक्षण अन्वेषण विश्लेषणमा डुब्छ। शिक्षार्थीहरूले आफ्नो डेटालाई विभिन्न कोणबाट कसरी हेर्ने भनेर पत्ता लगाउँछन्, प्रचलनहरू, ढाँचाहरू, र अन्तर्दृष्टिहरू प्रकट गर्दछ जुन अन्यथा छुटेको हुन सक्छ।
डाटा क्लिन्जिङ को महत्वपूर्ण महत्व
कुनै पनि डाटा वैज्ञानिकले तपाईंलाई बताउनेछ: विश्लेषण मात्र डाटा जत्तिकै राम्रो छ जसमा आधारित छ। र तपाईंले गुणस्तर विश्लेषण गर्न सक्नु अघि, डाटा सफा र भरपर्दो छ भनेर सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ। यो जहाँ डाटा क्लिन्जिङ आउँछ, प्रायः कम अनुमानित तर डाटा विज्ञानको एकदम महत्त्वपूर्ण पक्ष।
OpenClassrooms "Clean and Analyse Your Dataset" पाठ्यक्रमले वास्तविक-विश्व डाटासेटहरूसँग काम गर्दा विश्लेषकहरूले सामना गर्ने सामान्य चुनौतीहरूलाई हाइलाइट गर्दछ। छुटेका मानहरू र इनपुट त्रुटिहरू देखि असंगतता र नक्कलहरू सम्म, कच्चा डाटा प्राप्त हुने बित्तिकै विश्लेषणको लागि विरलै तयार हुन्छ।
तपाईंलाई यी त्रुटिहरू पत्ता लगाउन र व्यवस्थापन गर्न प्रविधिहरू र उपकरणहरूमा परिचय गराइनेछ। चाहे यसले विभिन्न प्रकारका त्रुटिहरू पहिचान गर्ने हो, तपाईंको विश्लेषणमा तिनीहरूको प्रभाव बुझ्ने होस्, वा तपाईंको डाटालाई प्रभावकारी रूपमा सफा गर्न Python जस्ता उपकरणहरू प्रयोग गरेर।
तर प्रविधिहरू भन्दा बाहिर, यो एक दर्शन हो जुन यहाँ सिकाइन्छ: कठोरताको महत्त्व र विस्तारमा ध्यान। किनभने पत्ता नलागिएको त्रुटि, जतिसुकै सानो भए पनि, सम्पूर्ण विश्लेषणलाई विकृत गर्न सक्छ र गलत निष्कर्षमा पुग्न सक्छ।
अन्वेषण डेटा विश्लेषणमा गहिरो डुब्नुहोस्
तपाईंको डाटाको सरसफाई र विश्वसनीयता सुनिश्चित गरेपछि, अर्को चरण मूल्यवान अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न यसमा ड्रिल डाउन गर्नु हो। अन्वेषण डेटा विश्लेषण (EDA) तपाइँको डेटा मा प्रवृति, ढाँचा, र विसंगतिहरु को पर्दाफाश गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण कदम हो, र OpenClassrooms पाठ्यक्रम यो आकर्षक प्रक्रिया मा मार्गदर्शन गर्दछ।
AED तथ्याङ्क वा चार्टहरूको एक श्रृंखला मात्र होइन; यो तपाईंको डेटासेट भित्रको संरचना र सम्बन्धहरू बुझ्नको लागि विधिगत दृष्टिकोण हो। तपाईंले सही प्रश्नहरू कसरी सोध्ने, तिनीहरूको जवाफ दिनको लागि सांख्यिकीय उपकरणहरू प्रयोग गर्ने र परिणामहरूलाई अर्थपूर्ण सन्दर्भमा व्याख्या गर्ने तरिका सिक्नुहुनेछ।
प्रविधिहरू जस्तै डाटा वितरण, परिकल्पना परीक्षण र बहुविध विश्लेषणहरू कभर गरिनेछ। तपाइँ सिक्नुहुनेछ कि कसरी प्रत्येक प्रविधिले तपाइँको डेटाको विभिन्न पक्षहरू प्रकट गर्न सक्छ, एक व्यापक सिंहावलोकन प्रदान गर्दछ।
तर केहि भन्दा बढि, पाठ्यक्रम को यो खण्ड डाटा विज्ञान मा जिज्ञासा को महत्व मा जोड दिन्छ। DEA विश्लेषण जति धेरै अन्वेषण हो, र यसलाई अनपेक्षित अन्तर्दृष्टिहरू उजागर गर्न खुला दिमाग चाहिन्छ।
