ایکسپلوریٹری ڈیٹا اینالیسس کا فن دریافت کریں۔
ایک ایسی دنیا میں جہاں ڈیٹا نیا تیل بن گیا ہے، اس کا تجزیہ کرنا جاننا ایک ضروری مہارت ہے۔ OpenClassrooms کی طرف سے پیش کردہ "Perform Exploratory Data Analysis" کی تربیت اس فن میں مہارت حاصل کرنے کے خواہاں ہر شخص کے لیے ایک تحفہ ہے۔ 15 گھنٹے کی مدت کے ساتھ، یہ درمیانے درجے کا کورس آپ کو طاقتور طریقوں جیسے کہ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) اور k-مینز کلسٹرنگ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ڈیٹاسیٹ کے رجحانات کو سمجھنے کی اجازت دے گا۔
اس تربیت کے دوران، آپ سیکھیں گے کہ کس طرح کثیر جہتی تحقیقی تجزیہ کرنا ہے، جو کسی بھی اچھے ڈیٹا تجزیہ کار کے لیے ایک ضروری ٹول ہے۔ افراد یا متغیرات کی تعداد کے طول و عرض کو کم کرتے ہوئے، آپ کو اپنے نمونے کا فوری تجزیہ کرنے کے لیے مقبول طریقے استعمال کرنے میں رہنمائی کی جائے گی۔ PCA جیسے مشہور طریقے آپ کو اپنے ڈیٹا کی نمائندگی کرنے کے لیے ضروری متغیرات کی تعداد کو کم کر کے، جہاں تک ممکن ہو کم سے کم معلومات کو ضائع کرتے ہوئے، آپ کو اپنے نمونے کے اہم رجحانات کی فوری شناخت کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
اس کورس کے لیے شرائط ٹرمینل ES یا S سطح پر ریاضی میں مہارت، ایک جہتی اور دو جہتی وضاحتی اعدادوشمار کا اچھا علم، نیز ڈیٹا سائنس کے تناظر میں Python یا R زبان میں مہارت۔ اگر آپ Python کو اپنی پروگرامنگ زبان کے طور پر منتخب کرتے ہیں تو پانڈوں، NumPy اور Matplotlib لائبریریوں کی اچھی کمانڈ ضروری ہوگی۔
اپنے آپ کو ایک بھرپور اور سٹرکچرڈ ٹریننگ میں غرق کریں۔
تحقیقی ڈیٹا کے تجزیہ کے ساتھ شروع کرنے کے لیے منظم اور اچھی طرح سے تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ OpenClassrooms آپ کو ایک اچھی طرح سے سوچنے والا تعلیمی راستہ پیش کرتا ہے جو سیکھنے کے مختلف مراحل میں آپ کی رہنمائی کرتا ہے۔ آپ کثیر جہتی تحقیقی تجزیہ کے تعارف کے ساتھ شروع کریں گے، جہاں آپ اس نقطہ نظر کی قدر کو دریافت کریں گے اور اس شعبے کے ماہرین سے ملیں گے، جیسے کہ ایمریک نکولس، ایک مشہور ڈیٹا سائنسدان۔
جیسے جیسے آپ تربیت کے ذریعے ترقی کریں گے، آپ کو مزید جدید تصورات سے متعارف کرایا جائے گا۔ کورس کا دوسرا حصہ آپ کو پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) کی دنیا میں غرق کر دے گا، ایک ایسی تکنیک جو آپ کو طول و عرض میں کمی کے مسائل اور طریقوں کو سمجھنے کی اجازت دے گی۔ آپ یہ بھی سیکھیں گے کہ ارتباط کے دائرے کی تشریح کیسے کی جائے اور اپنے تجزیوں میں استعمال کرنے کے لیے اجزاء کی تعداد کا انتخاب کریں۔
لیکن یہ سب کچھ نہیں ہے، کورس کا تیسرا حصہ آپ کو ڈیٹا تقسیم کرنے کی تکنیک سے متعارف کرائے گا۔ آپ k-means الگورتھم کے بارے میں جانیں گے، جو آپ کے ڈیٹا کو یکساں گروپس میں درجہ بندی کرنے کا ایک مقبول طریقہ ہے، نیز درجہ بندی کی کلسٹرنگ تکنیک۔ یہ مہارتیں کسی بھی ڈیٹا تجزیہ کار کے لیے ضروری ہیں جو ڈیٹا کی بڑی مقدار سے قیمتی بصیرتیں نکالنا چاہتے ہیں۔
یہ تربیت جامع ہے اور آپ کو وہ ٹولز فراہم کرتی ہے جن کی آپ کو ڈیٹا کے تجزیہ میں ماہر بننے کی ضرورت ہے۔ آپ آزادانہ اور مؤثر طریقے سے تلاشی ڈیٹا تجزیہ کرنے کے قابل ہو جائیں گے، جو آج کی پیشہ ورانہ دنیا میں انتہائی مطلوب مہارت ہے۔
عملی تربیت کے ساتھ اپنے پیشہ ورانہ افق کو وسیع کریں۔
متحرک ڈیٹا سائنس کی صنعت میں، عملی مہارتوں کا حصول بہت ضروری ہے۔ یہ تربیت آپ کو حقیقی دنیا کے ان چیلنجوں کا مقابلہ کرنے کے لیے تیار کرتی ہے جن کا آپ کو اپنے مستقبل کے کیریئر میں سامنا کرنا پڑے گا۔ اپنے آپ کو حقیقی دنیا کے کیس اسٹڈیز اور عملی منصوبوں میں غرق کرکے، آپ کو حاصل کردہ نظریاتی علم کو عملی جامہ پہنانے کا موقع ملے گا۔
اس تربیت کا ایک بڑا فائدہ ہم خیال سیکھنے والوں اور پیشہ ور افراد کی کمیونٹی تک رسائی ہے۔ آپ اپنے مستقبل کے کیرئیر کے لیے ایک قیمتی نیٹ ورک بنا کر خیالات کا تبادلہ کرنے، تصورات پر تبادلہ خیال کرنے، اور یہاں تک کہ منصوبوں پر تعاون کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ اس کے علاوہ، OpenClassrooms پلیٹ فارم آپ کو ذاتی نگرانی کی پیشکش کرتا ہے، جس سے آپ فیلڈ میں ماہرین کی مدد سے مستفید ہوتے ہوئے اپنی رفتار سے آگے بڑھ سکتے ہیں۔
اس کے علاوہ، یہ تربیت آپ کو بے مثال لچک فراہم کرتی ہے، جس سے آپ اپنے گھر کے آرام سے کورسز کو اپنی رفتار سے فالو کر سکتے ہیں۔ سیکھنے کا یہ طریقہ نہ صرف عملی ہے، بلکہ یہ خود نظم و ضبط اور وقت کے انتظام کی مہارتوں، آج کی پیشہ ورانہ دنیا میں قیمتی اثاثوں کی ترقی کی بھی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔
مختصراً، یہ تربیت ڈیٹا سائنس کے شعبے میں ایک کامیاب کیریئر کا گیٹ وے ہے۔ یہ آپ کو نہ صرف مضبوط نظریاتی مہارتوں سے آراستہ کرتا ہے بلکہ عملی تجربے سے بھی لیس کرتا ہے جو آپ کو ملازمت کے بازار میں الگ کر دے گا۔
