Linkedin ඉගෙනුම් සමඟ ප්‍රධාන දත්ත විශ්ලේෂණය

දත්ත විශ්ලේෂණය ඉගෙනීම වර්තමාන ඩිජිටල් ලෝකයේ අත්‍යවශ්‍ය වේ. Omar Souissi මෙම ක්ෂේත්‍රය ප්‍රගුණ කිරීමට සම්පූර්ණ පුහුණුව ලබා දෙයි. "ඉගෙනගැනීමේ දත්ත විශ්ලේෂණය: 1 පදනම්" සෑම කෙනෙකුටම අත්යවශ්ය පාඨමාලාවකි.

පුහුණුව ආරම්භ වන්නේ දත්ත විශ්ලේෂණය අර්ථ දැක්වීමෙනි. Souissi මහතා දත්ත විශ්ලේෂකයාගේ භූමිකාව පැහැදිලි කරයි. මෙම හැඳින්වීම වෘත්තියේ අභියෝග අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා මූලික වේ. එය පසුව දත්ත සේවක සංකල්පය ගවේෂණය කරයි. මෙම කොටස දත්ත භූමිකාවන් පිළිබඳ ඉදිරිදර්ශනය පුළුල් කරයි. දත්ත සහ විශ්ලේෂණ කණ්ඩායමක සාර්ථකත්වය සඳහා සෑම භූමිකාවක්ම ඉතා වැදගත් වේ.

පසුව පුහුණුකරු විවිධ දත්ත විද්‍යා වෘත්තීන් ඉදිරිපත් කරයි. මෙම විවිධත්වය ක්ෂේත්රයේ පොහොසත්කම පෙන්නුම් කරයි. දත්ත විද්‍යාඥයෙකුගේ කුසලතා සවිස්තරාත්මක වන අතර අවශ්‍යතා පිළිබඳ පැහැදිලි දැක්මක් සපයයි.

දත්ත අවබෝධ කර ගැනීම පුහුණුවේ කුළුණකි. ක්ෂේත්ර සහ දත්ත වර්ග උගන්වනු ලැබේ. දත්ත ඵලදායී ලෙස හැසිරවීමට මෙම දැනුම අත්‍යවශ්‍ය වේ.

එය මෙහෙයුම් සහ කාර්යයන් භාවිතා කිරීම ද ආවරණය කරයි. නව දත්ත නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෙම මෙවලම් ඉතා වැදගත් වේ. මූලික සින්ටැක්ස් සහ උපදෙස් පැහැදිලිව විස්තර කර ඇත.

ප්රායෝගික අභ්යාස සහ අභියෝග

පුහුණුවට SQL කියවීම වැනි ප්‍රායෝගික අභියෝග ඇතුළත් වේ. මෙම අභ්යාස අත්පත් කරගත් කුසලතා ශක්තිමත් කරයි. ලබා දී ඇති විසඳුම් ඉගෙනීම ඒකාබද්ධ කිරීමට උපකාරී වේ. Souissi මහතා දැනට පවතින දත්ත අර්ථ නිරූපණය කිරීමේදී ඉගෙන ගන්නන්ට මග පෙන්වයි. දත්ත සෙවීම සහ පිරිසිදු කිරීම තීරණාත්මක අංගයකි. එය දත්ත සහ ඒ ආශ්‍රිත කාර්ය ප්‍රවාහය තේරුම් ගන්නා ආකාරය පෙන්වයි.

එක්වීම තවත් වැදගත් මාතෘකාවකි. පුහුණුව දත්ත විශ්ලේෂණයේදී ඔවුන්ගේ භාවිතය පැහැදිලි කරයි. විවිධ දත්ත මූලාශ්‍ර සම්බන්ධ කිරීම සඳහා මෙම කුසලතා අත්‍යවශ්‍ය වේ. CRISP-DM ක්‍රමවේදය හඳුන්වා දී ඇත. මෙම ප්‍රවේශය දත්ත විශ්ලේෂණය ව්‍යුහගත කරයි. වඩාත් පොදු වැරදි වළක්වා ගැනීමට ඉඟි බෙදා ඇත.

එක්සෙල් සමඟ වෙබ් සීරීම නව්‍ය විෂයයකි. ETL දත්ත ඒකාබද්ධ කරන්නේ කෙසේදැයි අපි ඔබට පෙන්වන්නෙමු. Excel macros සහ Power Query සමඟ දත්ත පිරිසිදු කිරීම ද ආවරණය කෙරේ.

Power Pivot සමඟ දත්ත ආකෘති නිර්මාණය උසස් කුසලතාවයකි. ප්‍රධාන කාර්ය සාධන දර්ශක භාවිතයෙන් පුහුණුව ඉගෙන ගන්නන්ට සහාය වේ. ඵලදායී දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා මෙම මෙවලම් ඉතා වැදගත් වේ.

අවසාන වශයෙන්, මෙම පුහුණුව දත්ත විශ්ලේෂණය ප්‍රගුණ කිරීමට කැමති ඕනෑම කෙනෙකුට සම්පූර්ණ මාර්ගෝපදේශයකි. එය විවිධ වෘත්තීය සන්දර්භයන් තුළ දත්ත ගවේෂණය සහ සූරාකෑම සඳහා ශක්තිමත් පදනමක් සපයයි.

දත්ත භාෂාව විකේතනය කරන්න: ඵලදායී විශ්ලේෂණය සඳහා යතුරු

නවීන විශ්ලේෂණ සඳහා දත්ත භාෂාව ප්‍රධාන වේ. මෙම භාෂාව අවබෝධ කර ගැනීම වටිනා අවබෝධයක් සඳහා දොරටු විවර කරයි. මෙම ලිපිය ඵලදායී ලෙස දත්ත විකේතනය කිරීමේ මූලික කරුණු ගවේෂණය කරයි.

දත්ත විශ්ලේෂණය ආරම්භ වන්නේ දත්ත වර්ග තේරුම් ගැනීමෙනි. සෑම වර්ගයකම එහි විශේෂතා සහ භාවිතයන් ඇත. අදාළ විශ්ලේෂණයක් සඳහා මෙම අවබෝධය අත්‍යවශ්‍ය වේ.

මූලික දත්ත මෙහෙයුම් තවත් කුළුණකි. ඒවාට වර්ග කිරීම, පෙරීම සහ එකතු කිරීම ඇතුළත් වේ. මෙම මෙහෙයුම් ප්‍රගුණ කිරීම ඔබට පහසුවෙන් දත්ත හැසිරවීමට ඉඩ සලසයි.

සංඛ්‍යානමය ගණනය කිරීම් වැනි උසස් කාර්යයන් ඉතා වැදගත් වේ. ඔවුන් ප්රවණතා සහ රටා හෙළි කරයි. මෙම ශ්‍රිත අමු දත්ත ක්‍රියා කළ හැකි විදසුන් බවට පරිවර්තනය කරයි.

දත්ත පරිවර්ථනය කලාවකි. දත්ත කියවා තේරුම් ගන්නා ආකාරය දැන ගැනීම සම්පතකි. විශ්වාසදායක නිගමන උකහා ගැනීම සඳහා මෙම කුසලතාව ඉතා වැදගත් වේ.

දත්ත දෘශ්‍යකරණය ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. ඔවුන් සංකීර්ණ දත්ත තේරුම් ගත හැකි ග්‍රැෆික්ස් බවට පරිවර්තනය කරයි. මෙම දෘශ්‍යකරණයන් ප්‍රතිඵල සන්නිවේදනය කිරීම පහසු කරයි.

දත්ත ආකෘතිකරණය උසස් පියවරකි. එයට Power Pivot වැනි මෙවලම් භාවිතය ඇතුළත් වේ. මෙම මෙවලම් අනාවැකි ආකෘති සහ ගැඹුරු විශ්ලේෂණ නිර්මාණය කිරීමට උපකාරී වේ.

දත්ත භාෂාව විකේතනය කිරීම මිල කළ නොහැකි කුසලතාවකි. එය දත්ත දැනුවත් තීරණ බවට පරිවර්තනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. දත්ත මගින් මෙහෙයවන ලෝකයක, මෙම ප්‍රවීණත්වය ඕනෑම වෘත්තිකයෙකුට ප්‍රධාන සම්පතකි.

දත්ත විද්‍යාවේ ප්‍රවණතා: සෑම වෘත්තිකයෙකුම දැනගත යුතු දේ

දත්ත විද්‍යාව වේගයෙන් දියුණු වෙමින් නව අවස්ථා ගෙන එයි. කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම භූ දර්ශනයේ ආධිපත්‍යය දරයි. දත්ත විද්‍යාවට ඔවුන්ගේ අනුකලනය නිමක් නැති හැකියාවන් විවර කරයි. මෙම ඒකාබද්ධ කිරීම නවෝත්පාදනයේ ධාවකයකි.

විශාල දත්තවල වැදගත්කම අඛණ්ඩව වර්ධනය වේ. විශාල දත්ත කට්ටල කළමනාකරණය කිරීමේ හැකියාව ඉතා වැදගත් වේ. මෙම කළමනාකාරීත්වය මඟින් සැඟවුණු තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය අනාවරණය කර ගැනීමට හැකි වේ. දත්ත විශ්ලේෂණයේ ස්වයංක්‍රීයකරණය ද ප්‍රචලිත වෙමින් පවතී. ස්වයංක්‍රීය මෙවලම් කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරන අතර දෝෂ අඩු කරයි. මෙම ස්වයංක්රීයකරණය සැලකිය යුතු කාලයක් ඉතිරි කරයි.

දත්ත දෘශ්‍යකරණ කුසලතා වෙන කවරදාටත් වඩා වැඩි ඉල්ලුමක් පවතී. ඔවුන් සංකීර්ණ දත්ත තේරුම් ගත හැකි ආකාරයෙන් ඉදිරිපත් කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙම කුසලතා සන්නිවේදනය සඳහා අත්යවශ්ය වේ. සදාචාරාත්මක දත්ත විද්‍යාව උණුසුම් මාතෘකාවක් බවට පත්වෙමින් තිබේ. වෘත්තිකයන් ඔවුන්ගේ කාර්යයේ සදාචාරාත්මක ඇඟවුම් පිළිබඳව දැනුවත් විය යුතුය. වගකීම් සහගත පරිචයක් සඳහා මෙම දැනුවත්භාවය ඉතා වැදගත් වේ.

ගැඹුරු ඉගෙනීම අඛණ්ඩ ප්‍රවණතාවකි. එය උසස් විශ්ලේෂණ හැකියාවන් ලබා දෙයි. මෙම තාක්ෂණය ප්‍රගුණ කිරීම වෘත්තිකයන් සඳහා සම්පතකි. දත්ත විද්‍යාව සෑම අංශයක්ම පරිවර්තනය කරයි. සෞඛ්‍යයේ සිට මූල්‍ය අංශය දක්වා එහි බලපෑම විශ්වීය ය. මෙම පරිවර්තනය තීරණ ගැනීමේ විප්ලවයකි.

දත්ත විද්‍යා කුසලතා හරස් වී ඇත. ඒවා තවදුරටත් දත්ත විද්‍යාඥයින්ට පමණක් සීමා නොවේ. සියලුම වෘත්තිකයන්ට මෙම කුසලතා වලින් ප්‍රයෝජන ගත හැකිය.

නවතම ප්‍රවණතා සමඟ යාවත්කාලීනව සිටීම ඉතා වැදගත් වේ. දත්ත මගින් මෙහෙයවන ලෝකයක මෙම දැනුම අත්‍යවශ්‍ය වේ.

→→→ පුද්ගලික සහ වෘත්තීය සංවර්ධනයේ සන්දර්භය තුළ, Gmail හි ප්‍රවීණත්වය බොහෝ විට අවතක්සේරු කළ නමුත් අත්‍යවශ්‍ය ක්ෂේත්‍රයකි←←←