Ma'lumotlarni tahlil qilish san'atini kashf eting
Ma'lumotlar yangi moyga aylangan dunyoda uni qanday tahlil qilishni bilish muhim mahoratdir. OpenClassrooms tomonidan taklif etilayotgan “Exploratory Data Analysis” treningi ushbu san’atni egallashni istagan har bir kishi uchun ilohiy ne’matdir. 15 soat davom etadigan ushbu o'rta darajadagi kurs sizga asosiy komponentlar tahlili (PCA) va k-vositalarni klasterlash kabi kuchli usullar tufayli ma'lumotlar to'plamining tendentsiyalarini tushunishga imkon beradi.
Ushbu trening davomida siz har qanday yaxshi ma'lumot tahlilchisi uchun muhim vosita bo'lgan ko'p o'lchovli tadqiqot tahlilini qanday bajarishni o'rganasiz. Siz o'zingizning namunangizni tezda tahlil qilish, shaxslar yoki o'zgaruvchilar sonining o'lchamini kamaytirish uchun mashhur usullardan foydalanishga rahbarlik qilasiz. PCA kabi ikonik usullar sizning ma'lumotlaringizni ifodalash uchun zarur bo'lgan o'zgaruvchilar sonini kamaytirish orqali, imkon qadar kamroq ma'lumotni yo'qotib, namunangizdagi asosiy tendentsiyalarni tezda aniqlash imkonini beradi.
Ushbu kurs uchun zarur shartlar Terminale ES yoki S darajasida matematikani egallash, bir o'lchovli va ikki o'lchovli tavsiflovchi statistikani yaxshi bilish, shuningdek, Data Science kontekstida Python yoki R tilini egallashdir. Agar dasturlash tili sifatida Python ni tanlasangiz, pandalar, NumPy va Matplotlib kutubxonalarini yaxshi bilish kerak bo'ladi.
Boy va tuzilgan treningga sho'ng'ing
Tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilishni boshlash tizimli va yaxshi tashkil etilgan treningni talab qiladi. OpenClassrooms sizga o‘rganishning turli bosqichlarida yo‘l ko‘rsatuvchi puxta o‘ylangan ta’lim yo‘lini taklif etadi. Siz tadqiqotchi ko'p o'lchovli tahlilga kirishdan boshlaysiz, u erda siz ushbu yondashuvga qiziqishni bilib olasiz va taniqli ma'lumot olimi Emerik Nikolas kabi soha mutaxassislari bilan uchrashasiz.
Trening davomida siz yanada ilg'or tushunchalar bilan tanishasiz. Kursning ikkinchi qismi sizni Principal Component Analysis (PCA) dunyosiga cho'mdiradi, bu sizga o'lchamlarni kamaytirish masalalari va usullarini tushunishga imkon beradi. Shuningdek, siz korrelyatsiya doirasini qanday izohlashni va tahlillaringizda foydalanish uchun komponentlar sonini tanlashni o'rganasiz.
Ammo bu hammasi emas, kursning uchinchi qismi sizni ma’lumotlarni qismlarga ajratish texnikasi bilan tanishtiradi. Siz ma'lumotlaringizni bir hil guruhlarga tasniflashning mashhur usuli bo'lgan k-o'rtacha algoritmi, shuningdek, ierarxik klasterlash usullari haqida bilib olasiz. Ushbu ko'nikmalar katta hajmdagi ma'lumotlardan qimmatli tushunchalarni olishni istagan har qanday ma'lumot tahlilchisi uchun zarurdir.
Ushbu trening keng qamrovli bo'lib, sizga ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha mutaxassis bo'lish uchun kerakli vositalarni beradi. Siz mustaqil va samarali ma'lumotlar tahlilini amalga oshirish imkoniyatiga ega bo'lasiz, bu bugungi professional dunyoda juda talab qilinadigan mahoratdir.
Pragmatik trening yordamida professional ufqlaringizni kengaytiring
Ma'lumotlar fanining dinamik sohasida amaliy ko'nikmalarni egallash juda muhimdir. Ushbu trening sizni kelajakdagi karerangizda duch keladigan haqiqiy qiyinchiliklarni engishga tayyorlaydi. Haqiqiy misollar va amaliy loyihalar bilan shug'ullanib, olingan nazariy bilimlarni amaliyotda qo'llash imkoniyatiga ega bo'lasiz.
Ushbu treningning asosiy afzalliklaridan biri o'xshash fikrli o'quvchilar va mutaxassislar hamjamiyatiga kirishdir. Siz fikr almashishingiz, kontseptsiyalarni muhokama qilishingiz va hatto loyihalar bo'yicha hamkorlik qilishingiz, kelajakdagi martabangiz uchun qimmatli tarmoq yaratishingiz mumkin. Bundan tashqari, OpenClassrooms platformasi sizga shaxsiylashtirilgan monitoringni taklif etadi, bu esa sohadagi mutaxassislarning yordamidan foydalanib, o'z sur'atingizda rivojlanish imkonini beradi.
Bundan tashqari, ushbu trening sizga tengsiz moslashuvchanlikni taklif etadi, bu sizga kurslarni uyingizdan turib o'zingizning tezligingiz bilan kuzatish imkonini beradi. O'z-o'zini yo'naltiruvchi ta'limning ushbu yondashuvi nafaqat amaliy, balki o'z-o'zini tarbiyalash va vaqtni boshqarish ko'nikmalarini rivojlantirishga yordam beradi, bugungi professional dunyoda qimmatli boyliklar.
Muxtasar qilib aytganda, ushbu trening ma'lumotlar fani sohasida muvaffaqiyatli martaba uchun eshikdir. Bu sizni nafaqat qattiq nazariy ko'nikmalar bilan, balki mehnat bozorida sizni ajratib turadigan amaliy tajriba bilan ham ta'minlaydi.
