Відкрийте для себе мистецтво дослідницького аналізу даних
У світі, де дані стали новою нафтою, вміння їх аналізувати є важливою навичкою. Тренінг «Виконання дослідницького аналізу даних», запропонований OpenClassrooms, є знахідкою для тих, хто хоче опанувати це мистецтво. Цей курс середнього рівня тривалістю 15 годин дозволить вам зрозуміти тенденції вашого набору даних завдяки потужним методам, таким як аналіз основних компонентів (PCA) і кластеризація k-середніх.
Під час цього тренінгу ви навчитеся виконувати багатовимірний пошуковий аналіз, який є важливим інструментом для будь-якого хорошого аналітика даних. Ви дізнаєтеся про використання популярних методів для швидкого аналізу вибірки, зменшуючи розмірність кількості осіб або змінних. Знакові методи, такі як PCA, дозволяють швидко визначати основні тенденції у вашій вибірці, зменшуючи кількість змінних, необхідних для представлення ваших даних, втрачаючи при цьому якомога менше інформації.
Передумовами для цього курсу є володіння математикою на рівні Terminale ES або S, добре знання одновимірної та двовимірної описової статистики, а також володіння мовою Python або R у контексті Data Science. Добре володіти бібліотеками pandas, NumPy і Matplotlib буде необхідно, якщо ви виберете Python як мову програмування.
Пориньте в насичений і структурований тренінг
Початок роботи з пошуковим аналізом даних вимагає структурованого та добре організованого навчання. OpenClassrooms пропонує вам добре продуманий освітній шлях, який проведе вас через різні етапи навчання. Ви почнете зі вступу до дослідницького багатовимірного аналізу, де ви відкриєте інтерес цього підходу та зустрінетеся з експертами в цій галузі, такими як Емерік Ніколас, відомий науковець даних.
У міру проходження навчання ви познайомитеся з більш складними концепціями. Друга частина курсу занурить вас у світ аналізу основних компонентів (PCA), техніки, яка дозволить вам зрозуміти проблеми та методи зменшення розмірності. Ви також дізнаєтеся, як інтерпретувати коло кореляцій і вибрати кількість компонентів для використання в аналізі.
Але це ще не все, третя частина курсу познайомить вас із технікою розділення даних. Ви дізнаєтесь про алгоритм k-середніх, популярний метод класифікації даних на однорідні групи, а також про методи ієрархічної кластеризації. Ці навички необхідні будь-якому аналітику даних, який прагне отримати цінну інформацію з великих обсягів даних.
Цей тренінг є комплексним і дає вам інструменти, необхідні для того, щоб стати експертом з аналізу даних. Ви зможете самостійно та ефективно проводити дослідницький аналіз даних, що є дуже затребуваною навичкою в сучасному професійному світі.
Розширюйте свої професійні горизонти за допомогою прагматичного навчання
У динамічній сфері науки про дані набуття практичних навичок має вирішальне значення. Цей тренінг підготує вас до вирішення реальних викликів, з якими ви зіткнетеся у своїй майбутній кар'єрі. Занурившись у реальні кейси та практичні проекти, ви матимете можливість застосувати на практиці отримані теоретичні знання.
Однією з головних переваг цього навчання є доступ до спільноти однодумців і професіоналів. Ви зможете обмінюватися ідеями, обговорювати концепції та навіть співпрацювати над проектами, створюючи цінну мережу для вашої майбутньої кар’єри. Крім того, платформа OpenClassrooms пропонує вам персоналізований моніторинг, що дозволяє вам розвиватися у своєму власному темпі, користуючись допомогою експертів у цій галузі.
Крім того, це навчання пропонує вам неперевершену гнучкість, дозволяючи вам слідкувати за курсами у своєму власному темпі, не виходячи з дому. Такий підхід до самостійного навчання є не лише практичним, але й заохочує розвиток навичок самодисципліни та планування часу, цінних активів у сучасному професійному світі.
Коротше кажучи, цей тренінг є воротами до успішної кар’єри в галузі науки про дані. Це не тільки озброює вас міцними теоретичними навичками, але й практичним досвідом, який виділить вас на ринку праці.
