డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు
నేటి డిజిటల్ ప్రపంచంలో, డేటా ప్రతిచోటా ఉంది. పెద్ద సంస్థలు లేదా ఇన్నోవేటివ్ స్టార్టప్‌లు ఏవైనా దాదాపు అన్ని వ్యూహాత్మక నిర్ణయాల వెనుక అవి చోదక శక్తి. అయితే, ఈ డేటాను ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించుకునే ముందు, దానిని శుభ్రం చేసి విశ్లేషించాలి. ఇక్కడే OpenClassrooms "క్లీన్ అండ్ ఎనలైజ్ యువర్ డేటాసెట్" శిక్షణ వస్తుంది.
ఈ కోర్సు అవసరమైన డేటా క్లీన్సింగ్ టెక్నిక్‌లకు సంబంధించిన సమగ్ర పరిచయాన్ని అందిస్తుంది. ఇది తప్పిపోయిన విలువలు, ఇన్‌పుట్ లోపాలు మరియు విశ్లేషణలను వక్రీకరించే అసమానతలు వంటి సాధారణ సవాళ్లను పరిష్కరిస్తుంది. హ్యాండ్-ఆన్ ట్యుటోరియల్స్ మరియు కేస్ స్టడీస్‌తో, అభ్యాసకులు ముడి డేటాను కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులుగా మార్చే ప్రక్రియ ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడతారు.
అయితే అంతే కాదు. డేటా క్లీన్ అయిన తర్వాత, శిక్షణ అన్వేషణాత్మక విశ్లేషణలోకి ప్రవేశిస్తుంది. అభ్యాసకులు తమ డేటాను విభిన్న కోణాల నుండి ఎలా చూడాలో తెలుసుకుంటారు, పోకడలు, నమూనాలు మరియు అంతర్దృష్టులను బహిర్గతం చేస్తారు.
డేటా క్లీన్సింగ్ యొక్క కీలకమైన ప్రాముఖ్యత
ఏదైనా డేటా సైంటిస్ట్ మీకు చెబుతారు: విశ్లేషణ అనేది దాని ఆధారంగా ఉన్న డేటా వలె మాత్రమే మంచిది. మరియు మీరు నాణ్యమైన విశ్లేషణ చేసే ముందు, డేటా శుభ్రంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడం అత్యవసరం. ఇక్కడే డేటా ప్రక్షాళన వస్తుంది, ఇది తరచుగా తక్కువగా అంచనా వేయబడిన కానీ డేటా సైన్స్ యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన అంశం.
OpenClassrooms “మీ డేటాసెట్‌ను క్లీన్ చేయండి మరియు విశ్లేషించండి” కోర్సు వాస్తవ ప్రపంచ డేటాసెట్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు విశ్లేషకులు ఎదుర్కొనే సాధారణ సవాళ్లను హైలైట్ చేస్తుంది. తప్పిపోయిన విలువలు మరియు ఇన్‌పుట్ ఎర్రర్‌ల నుండి అసమానతలు మరియు నకిలీల వరకు, ముడి డేటా సేకరించిన వెంటనే విశ్లేషణకు అరుదుగా సిద్ధంగా ఉంటుంది.
ఈ లోపాలను గుర్తించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మీకు సాంకేతికతలు మరియు సాధనాలు పరిచయం చేయబడతాయి. ఇది వివిధ రకాల ఎర్రర్‌లను గుర్తించడం, మీ విశ్లేషణలపై వాటి ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడం లేదా మీ డేటాను సమర్థవంతంగా క్లీన్ చేయడానికి పైథాన్ వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడం.
కానీ సాంకేతికతలకు అతీతంగా, ఇది ఇక్కడ బోధించబడే తత్వశాస్త్రం: కఠినత మరియు వివరాలకు శ్రద్ధ యొక్క ప్రాముఖ్యత. ఎందుకంటే గుర్తించబడని లోపం, చిన్నదైనప్పటికీ, మొత్తం విశ్లేషణను వక్రీకరిస్తుంది మరియు తప్పుడు ముగింపులకు దారి తీస్తుంది.
ఎక్స్‌ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్‌లో డీప్ డైవ్
మీ డేటా యొక్క పరిశుభ్రత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించిన తర్వాత, విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు తదుపరి దశ దానిలోకి ప్రవేశించడం. ఎక్స్‌ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్ (EDA) అనేది మీ డేటాలోని ట్రెండ్‌లు, ప్యాటర్న్‌లు మరియు క్రమరాహిత్యాలను వెలికితీయడంలో కీలకమైన దశ, మరియు OpenClassrooms కోర్సు ఈ మనోహరమైన ప్రక్రియ ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
AED అనేది గణాంకాలు లేదా చార్టుల శ్రేణి మాత్రమే కాదు; ఇది మీ డేటాసెట్‌లోని నిర్మాణం మరియు సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక పద్దతి విధానం. సరైన ప్రశ్నలను అడగడం, వాటికి సమాధానమివ్వడానికి గణాంక సాధనాలను ఉపయోగించడం మరియు ఫలితాలను అర్థవంతమైన సందర్భంలో ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో మీరు నేర్చుకుంటారు.
డేటా పంపిణీ, పరికల్పన పరీక్ష మరియు మల్టీవియారిట్ విశ్లేషణలు వంటి సాంకేతికతలు కవర్ చేయబడతాయి. సమగ్ర స్థూలదృష్టిని అందించడం ద్వారా ప్రతి టెక్నిక్ మీ డేటాలోని విభిన్న అంశాలను ఎలా బహిర్గతం చేస్తుందో మీరు నేర్చుకుంటారు.
కానీ అన్నింటికంటే ఎక్కువగా, ఈ కోర్సు యొక్క విభాగం డేటా సైన్స్‌లో ఉత్సుకత యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది. DEA అనేది విశ్లేషణ వలె చాలా అన్వేషణ, మరియు ఊహించని అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు ఓపెన్ మైండ్ అవసరం.
