Bazat e përpunimit të të dhënave
Në botën e sotme dixhitale, të dhënat janë kudo. Ata janë forca lëvizëse pas pothuajse të gjitha vendimeve strategjike, qofshin korporatat e mëdha apo startup-et inovative. Megjithatë, përpara se këto të dhëna të përdoren në mënyrë efektive, ato duhet të pastrohen dhe analizohen. Këtu hyn trajnimi i OpenClassrooms "Pastroni dhe analizoni grupin tuaj të të dhënave".
Ky kurs ofron një hyrje gjithëpërfshirëse në teknikat thelbësore të pastrimit të të dhënave. Ai trajton sfidat e zakonshme si vlerat që mungojnë, gabimet në hyrje dhe mospërputhjet që mund të anojnë analizat. Me mësime praktike dhe studime të rasteve, nxënësit udhëhiqen përmes procesit të transformimit të të dhënave të papërpunuara në njohuri të zbatueshme.
Por kjo nuk është e gjitha. Pasi të dhënat të jenë të pastra, trajnimi zhytet në analiza eksploruese. Nxënësit zbulojnë se si t'i shikojnë të dhënat e tyre nga këndvështrime të ndryshme, duke zbuluar tendenca, modele dhe njohuri që përndryshe mund të kishin humbur.
Rëndësia thelbësore e pastrimit të të dhënave
Çdo shkencëtar i të dhënave do t'ju thotë: një analizë është po aq e mirë sa të dhënat mbi të cilat bazohet. Dhe përpara se të kryeni një analizë cilësore, është e domosdoshme të siguroheni që të dhënat të jenë të pastra dhe të besueshme. Këtu hyn pastrimi i të dhënave, një aspekt shpesh i nënvlerësuar, por absolutisht jetik i shkencës së të dhënave.
Kursi i OpenClassrooms "Pastroni dhe analizoni grupin tuaj të të dhënave" thekson sfidat e zakonshme me të cilat përballen analistët kur punojnë me grupe të dhënash të botës reale. Nga vlerat që mungojnë dhe gabimet e hyrjes deri te mospërputhjet dhe dublikatat, të dhënat e papërpunuara rrallë janë gati për analizë sapo të merren.
Do të njiheni me teknikat dhe mjetet për të dalluar dhe menaxhuar këto gabime. Qoftë identifikimi i llojeve të ndryshme të gabimeve, kuptimi i ndikimit të tyre në analitikën tuaj, ose përdorimi i mjeteve si Python për të pastruar në mënyrë efektive të dhënat tuaja.
Por përtej teknikave, është një filozofi që mësohet këtu: ajo e rëndësisë së ashpërsisë dhe vëmendjes ndaj detajeve. Sepse një gabim i pazbuluar, sado i vogël, mund të shtrembërojë një analizë të tërë dhe të çojë në përfundime të gabuara.
Zhytje e thellë në analizën e të dhënave eksploruese
Pasi të keni siguruar pastërtinë dhe besueshmërinë e të dhënave tuaja, hapi tjetër është t'i zbuloni ato për të nxjerrë njohuri të vlefshme. Analiza e të dhënave eksploruese (EDA) është ai hap vendimtar në zbulimin e tendencave, modeleve dhe anomalive në të dhënat tuaja, dhe kursi OpenClassrooms ju udhëheq përmes këtij procesi magjepsës.
AED nuk është vetëm një seri statistikash ose grafikësh; është një qasje metodike për të kuptuar strukturën dhe marrëdhëniet brenda të dhënave tuaja. Do të mësoni se si të bëni pyetjet e duhura, të përdorni mjete statistikore për t'iu përgjigjur atyre dhe të interpretoni rezultatet në një kontekst kuptimplotë.
Teknika të tilla si shpërndarja e të dhënave, testimi i hipotezave dhe analizat me shumë variacione do të mbulohen. Do të mësoni se si çdo teknikë mund të zbulojë aspekte të ndryshme të të dhënave tuaja, duke ofruar një përmbledhje gjithëpërfshirëse.
Por më shumë se çdo gjë, kjo pjesë e kursit thekson rëndësinë e kuriozitetit në shkencën e të dhënave. DEA është sa eksplorim aq edhe analizë, dhe kërkon një mendje të hapur për të zbuluar njohuri të papritura.
