Nguyên tắc cơ bản của xử lý dữ liệu
Trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, dữ liệu có ở khắp mọi nơi. Họ là động lực thúc đẩy hầu hết mọi quyết định chiến lược, dù là của các tập đoàn lớn hay các công ty khởi nghiệp đổi mới. Tuy nhiên, trước khi dữ liệu này có thể được sử dụng một cách hiệu quả, nó phải được làm sạch và phân tích. Đây là lúc khóa đào tạo “Làm sạch và phân tích tập dữ liệu của bạn” của OpenClassrooms bắt đầu.
Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về các kỹ thuật làm sạch dữ liệu cần thiết. Nó giải quyết những thách thức phổ biến như thiếu giá trị, lỗi đầu vào và sự không nhất quán có thể làm sai lệch các phân tích. Với các hướng dẫn thực hành và nghiên cứu điển hình, người học được hướng dẫn qua quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu có thể áp dụng được.
Nhưng đó không phải là tất cả. Sau khi dữ liệu rõ ràng, quá trình đào tạo sẽ đi sâu vào phân tích thăm dò. Người học khám phá cách xem dữ liệu của họ từ các góc độ khác nhau, tiết lộ các xu hướng, mô hình và thông tin chi tiết mà có thể đã bị bỏ qua.
Tầm quan trọng quan trọng của việc làm sạch dữ liệu
Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng sẽ nói với bạn: một bản phân tích chỉ tốt khi có dữ liệu dựa trên đó. Và trước khi bạn có thể thực hiện phân tích chất lượng, điều bắt buộc là phải đảm bảo rằng dữ liệu sạch sẽ và đáng tin cậy. Đây là lúc việc làm sạch dữ liệu xuất hiện, một khía cạnh thường bị đánh giá thấp nhưng cực kỳ quan trọng của khoa học dữ liệu.
Khóa học “Làm sạch và phân tích tập dữ liệu của bạn” của OpenClassroom nêu bật những thách thức chung mà các nhà phân tích gặp phải khi làm việc với các tập dữ liệu trong thế giới thực. Từ các giá trị bị thiếu và lỗi đầu vào đến sự không nhất quán và trùng lặp, dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để phân tích ngay khi được thu thập.
Bạn sẽ được giới thiệu các kỹ thuật và công cụ để phát hiện và quản lý những lỗi này. Cho dù đó là xác định các loại lỗi khác nhau, hiểu tác động của chúng đối với số liệu phân tích của bạn hay sử dụng các công cụ như Python để làm sạch dữ liệu của bạn một cách hiệu quả.
Nhưng ngoài các kỹ thuật, một triết lý được dạy ở đây: đó là tầm quan trọng của sự nghiêm ngặt và chú ý đến từng chi tiết. Bởi vì một lỗi không được phát hiện, dù nhỏ đến đâu, cũng có thể làm sai lệch toàn bộ phân tích và dẫn đến kết luận sai lầm.
Đi sâu vào phân tích dữ liệu thăm dò
Sau khi đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ và đáng tin cậy, bước tiếp theo là đi sâu vào dữ liệu đó để rút ra những hiểu biết có giá trị. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là bước quan trọng trong việc phát hiện các xu hướng, kiểu mẫu và điểm bất thường trong dữ liệu của bạn và khóa học OpenClassrooms sẽ hướng dẫn bạn qua quy trình hấp dẫn này.
AED không chỉ là một loạt số liệu thống kê hoặc biểu đồ; đó là một cách tiếp cận có phương pháp để hiểu cấu trúc và các mối quan hệ trong tập dữ liệu của bạn. Bạn sẽ học cách đặt câu hỏi phù hợp, sử dụng các công cụ thống kê để trả lời và diễn giải kết quả trong bối cảnh có ý nghĩa.
Các kỹ thuật như phân phối dữ liệu, kiểm tra giả thuyết và phân tích đa biến sẽ được đề cập. Bạn sẽ tìm hiểu cách mỗi kỹ thuật có thể tiết lộ các khía cạnh khác nhau của dữ liệu, cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện.
Nhưng hơn bất cứ điều gì, phần này của khóa học nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tò mò về khoa học dữ liệu. DEA mang tính chất khám phá cũng như phân tích và nó đòi hỏi một tư duy cởi mở để khám phá những hiểu biết sâu sắc bất ngờ.
