พื้นฐานของการประมวลผลข้อมูล
ในโลกดิจิทัลปัจจุบัน ข้อมูลมีอยู่ทุกที่ พวกเขาเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกือบทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นบริษัทขนาดใหญ่หรือสตาร์ทอัพเชิงนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม ก่อนที่ข้อมูลนี้จะสามารถนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องทำความสะอาดและวิเคราะห์เสียก่อน นี่คือจุดที่การฝึกอบรม OpenClassrooms “ล้างและวิเคราะห์ชุดข้อมูลของคุณ” เข้ามามีบทบาท
การฝึกอบรมนี้จะให้ข้อมูลเบื้องต้นที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเทคนิคการล้างข้อมูลที่จำเป็น โดยจะจัดการกับความท้าทายทั่วไป เช่น ค่าที่หายไป ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล และความไม่สอดคล้องกันที่อาจทำให้การวิเคราะห์บิดเบือนได้ ด้วยบทแนะนำแบบลงมือปฏิบัติจริงและกรณีศึกษา ผู้เรียนจะได้รับคำแนะนำตลอดกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว การฝึกอบรมจะเข้าสู่การวิเคราะห์เชิงสำรวจ ผู้เรียนค้นพบวิธีตรวจสอบข้อมูลของตนจากมุมต่างๆ เผยให้เห็นแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกที่อาจพลาดไป
ความสำคัญสำคัญของการทำความสะอาดข้อมูล
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนใดก็ตามจะบอกคุณว่า: การวิเคราะห์จะดีพอๆ กับข้อมูลที่ใช้เท่านั้น และก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์คุณภาพได้ จำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลสะอาดและเชื่อถือได้ นี่คือที่มาของการล้างข้อมูล ซึ่งมักถูกประเมินต่ำไป แต่มีความสำคัญอย่างยิ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตร “ทำความสะอาดและวิเคราะห์ชุดข้อมูลของคุณ” ของ OpenClassrooms เน้นความท้าทายทั่วไปที่นักวิเคราะห์เผชิญเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ตั้งแต่ค่าที่หายไปไปจนถึงข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล ความไม่สอดคล้องกันและการซ้ำซ้อน ข้อมูลดิบแทบจะไม่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ทันทีที่ได้รับมา
คุณจะได้รู้จักกับเทคนิคและเครื่องมือในการระบุและจัดการข้อผิดพลาดเหล่านี้ ไม่ว่าจะโดยการระบุข้อผิดพลาดประเภทต่างๆ ทำความเข้าใจผลกระทบที่มีต่อการวิเคราะห์ของคุณ หรือการใช้เครื่องมือเช่น Python เพื่อล้างข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
แต่นอกเหนือจากเทคนิคต่างๆ แล้ว ยังมีปรัชญาที่สอนอยู่ที่นี่ นั่นคือความสำคัญของความเข้มงวดและความใส่ใจในรายละเอียด เพราะข้อผิดพลาดที่ตรวจไม่พบ ไม่ว่าจะเล็กน้อยแค่ไหนก็สามารถบิดเบือนการวิเคราะห์ทั้งหมดและนำไปสู่การสรุปที่ผิดพลาดได้
เจาะลึกการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
หลังจากมั่นใจในความสะอาดและความน่าเชื่อถือของข้อมูลของคุณแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสำรวจข้อมูลในเชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นขั้นตอนสำคัญในการเปิดเผยแนวโน้ม รูปแบบ และความผิดปกติในข้อมูลของคุณ และหลักสูตร OpenClassrooms จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการที่น่าสนใจนี้
AED ไม่ใช่แค่ชุดสถิติหรือกราฟเท่านั้น เป็นวิธีการที่เป็นระบบในการทำความเข้าใจโครงสร้างและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลของคุณ คุณจะได้เรียนรู้ที่จะถามคำถามที่ถูกต้อง ใช้เครื่องมือทางสถิติเพื่อตอบคำถาม และตีความผลลัพธ์ในบริบทที่มีความหมาย
จะครอบคลุมเทคนิคต่างๆ เช่น การกระจายข้อมูล การทดสอบสมมติฐาน และการวิเคราะห์หลายตัวแปร คุณจะค้นพบว่าแต่ละเทคนิคสามารถเปิดเผยแง่มุมต่างๆ ของข้อมูลของคุณได้อย่างไร โดยให้ภาพรวมที่ครอบคลุม
แต่เหนือสิ่งอื่นใด หลักสูตรในส่วนนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความอยากรู้อยากเห็นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล AED เป็นทั้งการสำรวจพอๆ กับการวิเคราะห์ และต้องใช้ใจที่เปิดกว้างเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ไม่คาดคิด
