Upptäck konsten att utforskande dataanalys
I en värld där data har blivit den nya oljan är det en viktig färdighet att veta hur man analyserar den. Utbildningen "Utför Exploratory Data Analysis" som erbjuds av OpenClassrooms är en skänk från gud för alla som vill bemästra denna konst. Med en varaktighet på 15 timmar kommer denna kurs på mellannivå att låta dig förstå trenderna i din datauppsättning tack vare kraftfulla metoder som Principal Component Analysis (PCA) och k-means klustring.
Under den här utbildningen kommer du att lära dig hur du utför multidimensionell utforskande analys, ett viktigt verktyg för alla bra dataanalytiker. Du kommer att guidas i användningen av populära metoder för att snabbt analysera ditt prov, vilket minskar dimensionen av antalet individer eller variabler. Ikoniska metoder som PCA låter dig snabbt identifiera huvudtrenderna i ditt urval, genom att minska antalet variabler som krävs för att representera dina data, samtidigt som du förlorar så lite information som möjligt.
Förkunskapskraven för denna kurs är behärskning av matematik på Terminale ES- eller S-nivå, goda kunskaper i endimensionell och tvådimensionell deskriptiv statistik, samt behärskning av Python- eller R-språket i datavetenskapssammanhang. Ett bra behärskande av pandorna, NumPy och Matplotlib-biblioteken kommer att vara nödvändigt om du väljer Python som ditt programmeringsspråk.
Dyk in i en rik och strukturerad utbildning
Att komma igång med utforskande dataanalys kräver strukturerad och välorganiserad utbildning. OpenClassrooms erbjuder dig en genomtänkt utbildningsväg som guidar dig genom lärandets olika stadier. Du kommer att börja med en introduktion till utforskande multidimensionell analys, där du kommer att upptäcka intresset för detta tillvägagångssätt och träffa experter på området, såsom Emeric Nicolas, en känd dataforskare.
När du går vidare genom utbildningen kommer du att introduceras till mer avancerade koncept. Den andra delen av kursen kommer att fördjupa dig i världen av Principal Component Analysis (PCA), en teknik som låter dig förstå frågorna och metoderna för dimensionsreduktion. Du får också lära dig hur du tolkar korrelationscirkeln och väljer hur många komponenter du ska använda i dina analyser.
Men det är inte allt, den tredje delen av kursen kommer att introducera dig till datapartitioneringstekniker. Du kommer att lära dig om k-means-algoritmen, en populär metod för att klassificera dina data i homogena grupper, samt hierarkiska klustringstekniker. Dessa färdigheter är viktiga för alla dataanalytiker som vill extrahera värdefulla insikter från stora mängder data.
Denna utbildning är omfattande och ger dig de verktyg du behöver för att bli expert på dataanalys. Du kommer att kunna utföra utforskande dataanalyser självständigt och effektivt, en mycket eftertraktad färdighet i dagens yrkesvärld.
Utöka dina professionella horisonter med pragmatisk utbildning
Inom det dynamiska området datavetenskap är förvärvet av praktiska färdigheter avgörande. Denna utbildning förbereder dig för att möta de verkliga utmaningar du kommer att möta i din framtida karriär. Genom att fördjupa dig i verkliga fallstudier och praktiska projekt kommer du att få möjlighet att omsätta den teoretiska kunskapen i praktiken.
En av de stora fördelarna med denna utbildning är tillgång till en gemenskap av likasinnade elever och yrkesverksamma. Du kommer att kunna utbyta idéer, diskutera koncept och till och med samarbeta i projekt, vilket skapar ett värdefullt nätverk för din framtida karriär. Dessutom erbjuder OpenClassrooms-plattformen dig personlig övervakning, så att du kan utvecklas i din egen takt samtidigt som du drar nytta av hjälp från experter på området.
Dessutom erbjuder denna utbildning dig oöverträffad flexibilitet, så att du kan följa kurserna i din egen takt, från bekvämligheten av ditt hem. Denna självstyrda inlärningsmetod är inte bara praktisk, utan uppmuntrar också utvecklingen av självdisciplin och tidshanteringsförmåga, värdefulla tillgångar i dagens yrkesvärld.
Kort sagt, denna utbildning är en inkörsport till en framgångsrik karriär inom datavetenskap. Det utrustar dig inte bara med gedigen teoretisk kompetens, utan också praktisk erfarenhet som kommer att skilja dig åt på arbetsmarknaden.
