Oppdag kunsten med utforskende dataanalyse
I en verden der data har blitt den nye oljen, er det en essensiell ferdighet å vite hvordan de skal analyseres. "Utfør Exploratory Data Analysis"-opplæringen som tilbys av OpenClassrooms er en gave for alle som ønsker å mestre denne kunsten. Med en varighet på 15 timer vil dette kurset på mellomnivå tillate deg å forstå trendene til datasettet ditt takket være kraftige metoder som Principal Component Analysis (PCA) og k-betyr clustering.
I løpet av denne opplæringen vil du lære hvordan du utfører flerdimensjonal utforskende analyse, et viktig verktøy for enhver god dataanalytiker. Du vil bli veiledet i bruken av populære metoder for raskt å analysere utvalget ditt, og redusere dimensjonen til antall individer eller variabler. Ikoniske metoder som PCA lar deg raskt identifisere hovedtrendene i utvalget ditt, ved å redusere antallet variabler som er nødvendige for å representere dataene dine, samtidig som du mister så lite informasjon som mulig.
Forutsetningene for dette emnet er beherskelse av matematikk på Terminale ES- eller S-nivå, god kjennskap til endimensjonal og todimensjonal deskriptiv statistikk, samt beherskelse av Python- eller R-språket i datavitenskapssammenheng. God beherskelse av pandaene, NumPy og Matplotlib-bibliotekene vil være nødvendig hvis du velger Python som programmeringsspråk.
Dykk inn i en rik og strukturert trening
Å komme i gang med utforskende dataanalyse krever strukturert og godt organisert opplæring. OpenClassrooms tilbyr deg en gjennomtenkt utdanningsvei som leder deg gjennom de ulike læringsstadiene. Du vil starte med en introduksjon til utforskende multidimensjonal analyse, hvor du vil oppdage interessen for denne tilnærmingen og møte eksperter på området, som Emeric Nicolas, en anerkjent dataforsker.
Etter hvert som du går gjennom treningen, vil du bli introdusert for mer avanserte konsepter. Den andre delen av kurset vil fordype deg i verden av Principal Component Analysis (PCA), en teknikk som lar deg forstå problemstillingene og metodene for dimensjonsreduksjon. Du vil også lære hvordan du tolker korrelasjonssirkelen og velger antall komponenter som skal brukes i dine analyser.
Men det er ikke alt, den tredje delen av kurset vil introdusere deg til datapartisjoneringsteknikker. Du vil lære om k-means-algoritmen, en populær metode for å klassifisere dataene dine i homogene grupper, samt hierarkiske klyngeteknikker. Disse ferdighetene er avgjørende for enhver dataanalytiker som ønsker å trekke ut verdifull innsikt fra store datamengder.
Denne opplæringen er omfattende og gir deg verktøyene du trenger for å bli en ekspert på dataanalyse. Du vil være i stand til å utføre utforskende dataanalyser uavhengig og effektivt, en svært ettertraktet ferdighet i dagens profesjonelle verden.
Utvid dine profesjonelle horisonter med pragmatisk opplæring
I det dynamiske feltet datavitenskap er tilegnelse av praktiske ferdigheter avgjørende. Denne opplæringen forbereder deg til å møte de virkelige utfordringene du vil møte i din fremtidige karriere. Ved å fordype deg i reelle case-studier og praktiske prosjekter, vil du få muligheten til å omsette den teoretiske kunnskapen du har tilegnet deg.
En av de største fordelene med denne opplæringen er tilgang til et fellesskap av likesinnede elever og fagfolk. Du vil kunne utveksle ideer, diskutere konsepter og til og med samarbeide om prosjekter, og skape et verdifullt nettverk for din fremtidige karriere. I tillegg tilbyr OpenClassrooms-plattformen deg personlig overvåking, slik at du kan utvikle deg i ditt eget tempo mens du drar nytte av hjelpen fra eksperter på området.
I tillegg gir denne opplæringen deg enestående fleksibilitet, slik at du kan følge kursene i ditt eget tempo, hjemmefra. Denne selvstyrte læringstilnærmingen er ikke bare praktisk, men oppmuntrer også til utvikling av selvdisiplin og tidsstyringsevner, verdifulle eiendeler i dagens profesjonelle verden.
Kort sagt, denne opplæringen er en inngangsport til en vellykket karriere innen datavitenskap. Det utstyrer deg ikke bare med solide teoretiske ferdigheter, men også praktisk erfaring som vil skille deg ut på arbeidsmarkedet.
