Ang Mga Batayan ng Pagproseso ng Data
Sa digital na mundo ngayon, ang data ay nasa lahat ng dako. Sila ang nagtutulak na puwersa sa likod ng halos lahat ng madiskarteng desisyon, malalaking kumpanya man o mga makabagong startup. Gayunpaman, bago mabisang magamit ang data na ito, dapat itong malinis at masuri. Dito papasok ang pagsasanay sa OpenClassrooms na “Clean and Analyze Your Dataset”.
Ang kursong ito ay nagbibigay ng komprehensibong panimula sa mahahalagang pamamaraan sa paglilinis ng data. Tinutugunan nito ang mga karaniwang hamon gaya ng mga nawawalang halaga, mga error sa pag-input, at mga hindi pagkakapare-pareho na maaaring mag-skew ng mga pagsusuri. Gamit ang mga hands-on na tutorial at case study, ginagabayan ang mga mag-aaral sa proseso ng pagbabago ng raw data sa mga naaaksyong insight.
Ngunit hindi lang iyon. Kapag malinis na ang data, sumisid ang pagsasanay sa pagsusuri ng eksplorasyon. Natuklasan ng mga mag-aaral kung paano suriin ang kanilang data mula sa iba't ibang mga anggulo, na nagpapakita ng mga uso, pattern at insight na maaaring napalampas.
Ang Mahalagang Kahalagahan ng Paglilinis ng Data
Sasabihin sa iyo ng sinumang data scientist: ang pagsusuri ay kasinghusay lamang ng data kung saan ito nakabatay. At bago ka makapagsagawa ng pagsusuri sa kalidad, kailangang tiyakin na malinis at maaasahan ang data. Dito pumapasok ang paglilinis ng data, isang madalas na minamaliit ngunit talagang napakahalagang aspeto ng data science.
Ang kursong "Linisin at Suriin ang Iyong Dataset" ng OpenClassrooms ay nagha-highlight ng mga karaniwang hamon na kinakaharap ng mga analyst kapag nagtatrabaho sa mga real-world na dataset. Mula sa mga nawawalang halaga at mga error sa pag-input hanggang sa mga hindi pagkakapare-pareho at mga duplicate, ang raw data ay bihirang handa para sa pagsusuri sa sandaling ito ay nakuha.
Ipakikilala ka sa mga diskarte at tool upang makita at pamahalaan ang mga error na ito. Kung ito man ay pagtukoy sa iba't ibang uri ng mga error, pag-unawa sa epekto nito sa iyong analytics, o paggamit ng mga tool tulad ng Python upang epektibong linisin ang iyong data.
Ngunit sa kabila ng mga pamamaraan, ito ay isang pilosopiya na itinuturo dito: ang kahalagahan ng higpit at atensyon sa detalye. Dahil ang isang hindi natukoy na error, gaano man kaliit, ay maaaring makasira ng buong pagsusuri at humantong sa mga maling konklusyon.
Malalim na Sumisid sa Exploratory Data Analysis
Pagkatapos matiyak ang kalinisan at pagiging maaasahan ng iyong data, ang susunod na hakbang ay ang pag-explore nito nang malalim upang makakuha ng mahahalagang insight. Ang Exploratory Data Analysis (EDA) ay ang mahalagang hakbang na iyon sa pagtuklas ng mga trend, pattern, at anomalya sa iyong data, at gagabay sa iyo ang kursong OpenClassrooms sa pamamagitan ng kamangha-manghang prosesong ito.
Ang AED ay hindi lamang isang serye ng mga istatistika o tsart; ito ay isang pamamaraang diskarte sa pag-unawa sa istruktura at mga ugnayan sa loob ng iyong dataset. Matututuhan mo kung paano magtanong ng mga tamang tanong, gumamit ng mga tool sa istatistika upang sagutin ang mga ito, at bigyang-kahulugan ang mga resulta sa isang makabuluhang konteksto.
Sasaklawin ang mga diskarte gaya ng pamamahagi ng data, pagsusuri ng hypothesis, at multivariate na pagsusuri. Matutuklasan mo kung paano maipapakita ng bawat diskarte ang iba't ibang aspeto ng iyong data, na nagbibigay ng komprehensibong pangkalahatang-ideya.
Ngunit higit sa anupaman, ang seksyong ito ng kurso ay nagha-highlight sa kahalagahan ng pagkamausisa sa data science. Ang AED ay isang paggalugad gaya ng isang pagsusuri, at nangangailangan ito ng bukas na isipan upang tumuklas ng mga hindi inaasahang insight.
