Osnove obdelave podatkov
V današnjem digitalnem svetu so podatki povsod. So gonilna sila skoraj vseh strateških odločitev, ne glede na to, ali gre za velike korporacije ali inovativna zagonska podjetja. Preden pa se ti podatki lahko učinkovito uporabijo, jih je treba očistiti in analizirati. Tu nastopi usposabljanje OpenClassrooms »Očistite in analizirajte svoj nabor podatkov«.
Ta tečaj nudi celovit uvod v bistvene tehnike čiščenja podatkov. Obravnava običajne izzive, kot so manjkajoče vrednosti, napake pri vnosu in nedoslednosti, ki lahko izkrivljajo analize. S praktičnimi vadnicami in študijami primerov so učenci vodeni skozi proces preoblikovanja neobdelanih podatkov v uporabne vpoglede.
A to še ni vse. Ko so podatki čisti, se usposabljanje potopi v raziskovalno analizo. Učenci odkrijejo, kako svoje podatke pogledati iz različnih zornih kotov, razkrivajo trende, vzorce in vpoglede, ki bi jih sicer lahko spregledali.
Ključni pomen čiščenja podatkov
Vsak podatkovni znanstvenik vam bo rekel: analiza je dobra le toliko, kot so dobri podatki, na katerih temelji. In preden lahko izvedete kakovostno analizo, je nujno zagotoviti, da so podatki čisti in zanesljivi. Tukaj nastopi čiščenje podatkov, ki je pogosto podcenjen, a popolnoma pomemben vidik podatkovne znanosti.
Tečaj OpenClassrooms »Očistite in analizirajte svoj nabor podatkov« poudarja pogoste izzive, s katerimi se srečujejo analitiki pri delu z nabori podatkov iz resničnega sveta. Od manjkajočih vrednosti in napak pri vnosu do nedoslednosti in dvojnikov so neobdelani podatki le redko pripravljeni za analizo takoj, ko so pridobljeni.
Seznanili se boste s tehnikami in orodji za odkrivanje in obvladovanje teh napak. Ne glede na to, ali gre za prepoznavanje različnih vrst napak, razumevanje njihovega vpliva na vašo analitiko ali uporabo orodij, kot je Python, za učinkovito čiščenje vaših podatkov.
Toda poleg tehnik se tukaj poučujejo filozofija: pomembnost strogosti in pozornosti do podrobnosti. Ker neodkrita napaka, četudi majhna, lahko izkrivi celotno analizo in vodi do napačnih zaključkov.
Poglobite se v raziskovalno analizo podatkov
Ko zagotovite čistost in zanesljivost svojih podatkov, je naslednji korak poglobitev v njih, da pridobite dragocene vpoglede. Raziskovalna analiza podatkov (EDA) je tisti ključni korak pri odkrivanju trendov, vzorcev in nepravilnosti v vaših podatkih, tečaj OpenClassrooms pa vas vodi skozi ta fascinanten proces.
AED ni le vrsta statističnih podatkov ali grafikonov; je metodičen pristop k razumevanju strukture in odnosov v vašem naboru podatkov. Naučili se boste postaviti prava vprašanja, uporabiti statistična orodja za odgovore nanje in razlagati rezultate v smiselnem kontekstu.
Zajete bodo tehnike, kot so distribucija podatkov, testiranje hipotez in multivariatne analize. Naučili se boste, kako lahko vsaka tehnika razkrije različne vidike vaših podatkov in tako zagotovi celovit pregled.
Toda bolj kot karkoli drugega ta del tečaja poudarja pomen radovednosti v podatkovni znanosti. DEA je prav tako raziskovanje kot analiza in zahteva odprt um za odkrivanje nepričakovanih spoznanj.
