Master Data Analysis sa Linkin Learning
Ang pagsasanay ay nagsisimula sa kahulugan ng data analysis. Nilinaw ni Mr Souissi ang papel ng data analyst. Ang panimula na ito ay mahalaga sa pag-unawa sa mga hamon ng propesyon. Pagkatapos ay ginalugad nito ang konsepto ng data worker. Pinalalawak ng seksyong ito ang pananaw sa mga tungkulin ng data. Ang bawat tungkulin ay mahalaga sa tagumpay ng isang pangkat ng data at analytics.
Pagkatapos ay ipapakita ng tagapagsanay ang iba't ibang propesyon sa agham ng data. Ang pagkakaiba-iba na ito ay nagpapakita ng kayamanan ng larangan. Ang mga kasanayan ng isang data scientist ay detalyado, na nagbibigay ng malinaw na pagtingin sa mga kinakailangan.
Ang pag-unawa sa data ay isang haligi ng pagsasanay. Itinuro ang mga field at uri ng data. Ang kaalamang ito ay mahalaga upang epektibong manipulahin ang data.
Sinasaklaw din nito ang paggamit ng mga pagpapatakbo at pag-andar. Ang mga tool na ito ay mahalaga para sa paglikha ng bagong data. Ang pangunahing syntax at mga tagubilin ay malinaw na ipinaliwanag.
Mga praktikal na pagsasanay at hamon
Kasama sa pagsasanay ang mga praktikal na hamon, tulad ng pagbabasa ng SQL. Ang mga pagsasanay na ito ay nagpapatibay sa mga nakuhang kasanayan. Ang mga solusyong ibinigay ay nakakatulong sa pagsasama-sama ng pag-aaral. Ginagabayan ni G. Souissi ang mga mag-aaral sa interpretasyon ng mga umiiral na datos. Ang paghahanap at paglilinis ng data ay isang mahalagang aspeto. Ipinapakita nito kung paano maunawaan ang data at ang nauugnay na daloy ng trabaho.
Ang pagsali ay isa pang mahalagang paksa. Ipinapaliwanag ng pagsasanay ang kanilang paggamit sa pagsusuri ng data. Ang mga kasanayang ito ay mahalaga para sa pag-link ng iba't ibang mga mapagkukunan ng data. Ang pamamaraang CRISP-DM ay ipinakilala. Binubuo ng diskarteng ito ang pagsusuri ng data. Ibinahagi ang mga tip upang maiwasan ang mga pinakakaraniwang pagkakamali.
Ang web scraping gamit ang Excel ay isang makabagong paksa. Ipinapakita namin sa iyo kung paano isama ang data ng ETL. Saklaw din ang paglilinis ng data gamit ang Excel macros at Power Query.
Ang pagmomodelo ng data gamit ang Power Pivot ay isang advanced na kasanayan. Sinusuportahan ng pagsasanay ang mga mag-aaral sa pamamagitan ng paggamit ng mga pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap. Ang mga tool na ito ay mahalaga para sa epektibong pagsusuri ng data.
Sa konklusyon, ang pagsasanay na ito ay isang kumpletong gabay para sa sinumang gustong makabisado sa pagsusuri ng data. Nagbibigay ito ng matibay na pundasyon para sa paggalugad at pagsasamantala ng data sa iba't ibang kontekstong propesyonal.
I-decode ang Wika ng Data: Mga Susi sa Epektibong Pagsusuri
Ang wika ng data ay susi sa modernong analytics. Ang pag-unawa sa wikang ito ay nagbubukas ng mga pinto sa mahahalagang insight. Tinutuklas ng artikulong ito ang mga batayan ng epektibong pag-decode ng data.
Ang pagsusuri ng data ay nagsisimula sa pag-unawa sa mga uri ng data. Ang bawat uri ay may kani-kaniyang specificities at gamit. Ang pag-unawa na ito ay mahalaga para sa isang kaugnay na pagsusuri.
Ang mga pangunahing operasyon ng data ay isa pang haligi. Kasama sa mga ito ang pag-uuri, pag-filter at pagsasama-sama. Ang pag-master sa mga operasyong ito ay nagbibigay-daan sa iyong manipulahin ang data nang madali.
Ang mga advanced na function, tulad ng mga istatistikal na kalkulasyon, ay mahalaga. Nagpapakita sila ng mga uso at pattern. Binabago ng mga function na ito ang raw data sa mga naaaksyong insight.
Ang interpretasyon ng data ay isang sining. Ang pag-alam kung paano basahin at unawain ang data ay isang asset. Ang kasanayang ito ay mahalaga para sa pagguhit ng maaasahang mga konklusyon.
Malaki ang papel ng mga visualization ng data. Binabago nila ang kumplikadong data sa naiintindihan na mga graphics. Pinapadali ng mga visualization na ito ang pakikipag-usap ng mga resulta.
Ang pagmomodelo ng data ay isang advanced na hakbang. Kabilang dito ang paggamit ng mga tool tulad ng Power Pivot. Nakakatulong ang mga tool na ito na lumikha ng mga predictive na modelo at malalim na analytics.
Ang pag-decode ng wika ng data ay isang napakahalagang kasanayan. Pinapayagan nito ang data na mabago sa kaalamang mga desisyon. Sa mundong hinihimok ng data, ang kahusayang ito ay isang pangunahing asset para sa sinumang propesyonal.
Mga Trend sa Data Science: Ang Kailangang Malaman ng Bawat Propesyonal
Ang agham ng data ay mabilis na umuunlad, na nagdadala ng mga bagong pagkakataon. Nangibabaw sa landscape ang artificial intelligence at machine learning. Ang kanilang pagsasama sa data science ay nagbubukas ng walang katapusang mga posibilidad. Ang pagsasamang ito ay isang driver ng inobasyon.
Ang malaking data ay patuloy na lumalaki sa kahalagahan. Ang kakayahang pamahalaan ang malalaking set ng data ay mahalaga. Ginagawang posible ng pamamahalang ito na tumuklas ng mga nakatagong insight. Ang automation sa pagsusuri ng data ay nakakakuha din ng lupa. Pinapataas ng mga automated na tool ang kahusayan at binabawasan ang mga error. Ang automation na ito ay nakakatipid ng makabuluhang oras.
Ang mga kasanayan sa visualization ng data ay higit na hinihiling kaysa dati. Pinapayagan nila ang kumplikadong data na maipakita sa isang naiintindihan na paraan. Ang mga kasanayang ito ay mahalaga para sa komunikasyon. Nagiging mainit na paksa ang etikal na data science. Dapat malaman ng mga propesyonal ang mga etikal na implikasyon ng kanilang trabaho. Ang kamalayan na ito ay mahalaga para sa responsableng pagsasanay.
Ang malalim na pag-aaral ay isang patuloy na kalakaran. Nag-aalok ito ng mga advanced na kakayahan sa analytics. Ang pag-master ng diskarteng ito ay isang asset para sa mga propesyonal. Binabago ng agham ng data ang bawat sektor. Mula sa kalusugan hanggang sa pananalapi, ang epekto nito ay pangkalahatan. Ang pagbabagong ito ay isang rebolusyon sa paggawa ng desisyon.
Ang mga kasanayan sa data science ay naging transversal. Hindi na sila limitado sa mga data scientist. Ang lahat ng mga propesyonal ay maaaring makinabang mula sa mga kasanayang ito.
Ang manatiling napapanahon sa mga pinakabagong uso ay mahalaga. Sa mundong hinihimok ng data, ang kaalamang ito ay mahalaga.
