ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ
ਅੱਜ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਹਰ ਥਾਂ ਹੈ। ਉਹ ਲਗਭਗ ਹਰ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਫੋਰਸ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ OpenClassrooms “ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ” ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮਸ਼ੁਦਾ ਮੁੱਲ, ਐਂਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੈਂਡ-ਆਨ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਅਤੇ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਣਾ ਹੈ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਖੁੰਝ ਗਏ ਹੋਣ।
ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਦੀ ਅਹਿਮ ਮਹੱਤਤਾ
ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ: ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਰਫ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪਰ ਬਿਲਕੁਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ।
OpenClassrooms “ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ” ਕੋਰਸ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸਾਧਾਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਤਰੁਟੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਤੱਕ, ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਭਾਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ।
ਪਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਫ਼ਲਸਫ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਥੇ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਠੋਰਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਵੱਲ ਧਿਆਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਅਣਪਛਾਤੀ ਗਲਤੀ, ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਛੋਟੀ ਹੋਵੇ, ਪੂਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫ਼ਾਈ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡ੍ਰਿਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA) ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਓਪਨਕਲਾਸਰੂਮ ਕੋਰਸ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AED ਸਿਰਫ਼ ਅੰਕੜਿਆਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀਗਤ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਣੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਵਰੀਏਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਹਰੇਕ ਤਕਨੀਕ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਕੋਰਸ ਦਾ ਇਹ ਭਾਗ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। AED ਓਨਾ ਹੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਸੂਝ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
