אַנטדעקן די קונסט פון עקספּלאָראַטאָרי דאַטאַ אַנאַליסיס
אין אַ וועלט ווו דאַטן האָבן ווערן די נייַע ייל, וויסן ווי צו אַנאַלייז עס איז אַ יקערדיק בקיעס. די "דורכפירן עקספּלאָראַטאָרי דאַטאַ אַנאַליסיס" טריינינג געפֿינט דורך OpenClassrooms איז אַ גאַדסענד פֿאַר ווער עס יז וואָס זוכט צו בעל דעם קונסט. מיט אַ געדויער פון 15 שעה, דעם ינטערמידייט מדרגה קורס וועט לאָזן איר צו פֿאַרשטיין די טרענדס פון דיין דאַטאַסעט דאַנק צו שטאַרק מעטהאָדס אַזאַ ווי פּרינסיפּאַל קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס (פּקאַ) און ק-מיטל קלאַסטערינג.
בעשאַס דעם טריינינג, איר וועט לערנען ווי צו דורכפירן מולטידימענסיאָנאַל עקספּלאָראַטאָרי אַנאַליסיס, אַ יקערדיק געצייַג פֿאַר קיין גוט דאַטאַ אַנאַליסט. איר וועט זיין גיידיד אין די נוצן פון פאָלקס מעטהאָדס צו געשווינד אַנאַלייז דיין מוסטער, רידוסינג די ויסמעסטונג פון די נומער פון מענטשן אָדער וועריאַבאַלז. יקאָניק מעטהאָדס אַזאַ ווי PCA לאָזן איר צו געשווינד ידענטיפיצירן די הויפּט טרענדס אין דיין מוסטער, דורך רידוסינג די נומער פון וועריאַבאַלז נייטיק צו פאָרשטעלן דיין דאַטן, בשעת איר פאַרלירן ווי קליין אינפֿאָרמאַציע ווי מעגלעך.
די פּרירעקוואַזאַץ פֿאַר דעם קורס זענען אַ מאַסטערי פון מאטעמאטיק אין טערמינאַל ES אָדער S מדרגה, אַ גוט וויסן פון איין-דימענשאַנאַל און צוויי-דימענשאַנאַל דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק, ווי געזונט ווי מאַסטערי פון די פּיטהאָן אָדער ר שפּראַך אין דעם קאָנטעקסט פון דאַטאַ וויסנשאַפֿט. א גוטע באַפֿעל פון די פּאַנדאַס, NumPy און Matplotlib לייברעריז וועט זיין נייטיק אויב איר קלייַבן Python ווי דיין פּראָגראַממינג שפּראַך.
ייַנטונקען זיך אין אַ רייַך און סטראַקטשערד טריינינג
באַקומען סטאַרטעד מיט עקספּלאָראַטאָרי דאַטן אַנאַליסיס ריקווייערז סטראַקטשערד און געזונט-אָרגאַניזירט טריינינג. OpenClassrooms אָפפערס איר אַ געזונט-געטראַכט בילדונגקרייז דרך וואָס פירן איר דורך די פאַרשידענע סטאַגעס פון לערנען. איר וועט אָנהייבן מיט אַ הקדמה צו מולטידימענסיאָנאַל עקספּלאָראַטאָרי אַנאַליסיס, ווו איר וועט אַנטדעקן די ווערט פון דעם צוגאַנג און טרעפן עקספּערץ אין דעם פעלד, אַזאַ ווי Emeric Nicolas, אַ באַרימט דאַטן געלערנטער.
ווען איר פּראָגרעס דורך די טריינינג, איר וועט זיין באַקענענ צו מער אַוואַנסירטע קאַנסעפּס. דער צווייטער טייל פון דעם קורס וועט ייַנטונקען איר אין דער וועלט פון פּרינסיפּאַל קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס (PCA), אַ טעכניק וואָס וועט לאָזן איר צו פֿאַרשטיין די ישוז און מעטהאָדס פון ויסמעסטונג רעדוקציע. איר וועט אויך לערנען ווי צו טייַטשן די קאָראַליישאַן קרייַז און קלייַבן די נומער פון קאַמפּאָונאַנץ צו נוצן אין דיין אַנאַליזעס.
אָבער דאָס איז נישט אַלע, די דריט טייל פון דעם קורס וועט באַקענען איר מיט דאַטן פּאַרטישאַנינג טעקניקס. איר וועט לערנען וועגן די ק-מיטל אַלגערידאַם, אַ פאָלקס אופֿן פֿאַר קלאַסאַפייינג דיין דאַטן אין כאָומאַדזשיניאַס גרופּעס, ווי געזונט ווי כייעראַרקאַקאַל קלאַסטערינג טעקניקס. די סקילז זענען יקערדיק פֿאַר קיין דאַטן אַנאַליסט וואָס זוכט צו עקסטראַקט ווערטפול ינסייץ פון גרויס וואַליומז פון דאַטן.
די טריינינג איז פולשטענדיק און גיט די מכשירים איר דאַרפֿן צו ווערן אַ מומחה אין דאַטן אַנאַליסיס. איר וועט קענען צו דורכפירן עקספּלאָראַטאָרי דאַטן אַנאַליזעס ינדיפּענדאַנטלי און יפישאַנטלי, אַ העכסט געזוכט בקיעס אין הייַנט ס פאַכמאַן וועלט.
יקספּאַנד דיין פאַכמאַן האָריזאָנס מיט פּראַגמאַטיק טריינינג
אין די דינאַמיש דאַטן וויסנשאַפֿט אינדוסטריע, אַקוויירינג פּראַקטיש סקילז איז קריטיש. דער טריינינג פּריפּערז איר צו טרעפן די פאַקטיש טשאַלאַנדזשיז איר וועט טרעפן אין דיין צוקונפֿט קאַריערע. דורך ייַנטונקען זיך אין פאַקטיש-וועלט פאַל שטודיום און פּראַקטיש פּראַדזשעקס, איר וועט האָבן די געלעגנהייט צו נוצן די קונה טעאָרעטיש וויסן.
איינער פון די הויפּט בענעפיץ פון דעם טריינינג איז אַקסעס צו אַ קהל פון ווי-מיינדיד לערנערז און פּראָפעססיאָנאַלס. איר וועט קענען צו וועקסל געדאנקען, דיסקוטירן קאַנסעפּס און אפילו מיטאַרבעטן אויף פּראַדזשעקס, שאַפֿן אַ ווערטפול נעץ פֿאַר דיין צוקונפֿט קאַריערע. אין אַדישאַן, די OpenClassrooms פּלאַטפאָרמע אָפפערס איר פערזענליכען מאָניטאָרינג, אַלאַוינג איר צו פּראָגרעס אין דיין גאַנג און נוץ פון די הילף פון עקספּערץ אין דעם פעלד.
אין אַדישאַן, די טריינינג אָפפערס אַנפּעראַלעלד בייגיקייט, אַלאַוינג איר צו נאָכפאָלגן די קאָרסאַז אין דיין גאַנג, פֿון די טרייסט פון דיין היים. דעם זיך-דירעקטעד לערנען צוגאַנג איז ניט בלויז פּראַקטיש, אָבער עס אויך ינקעראַדזשאַז די אַנטוויקלונג פון זיך-דיסציפּלין און צייט פאַרוואַלטונג סקילז, ווערטפול אַסעץ אין הייַנט ס פאַכמאַן וועלט.
אין קורץ, די טריינינג איז אַ גייטוויי צו אַ מצליח קאַריערע אין די פעלד פון דאַטן וויסנשאַפֿט. עס יקוויפּס איר ניט בלויז מיט שטאַרק טעאָרעטיש סקילז, אָבער אויך מיט פּראַקטיש דערפאַרונג וואָס וועט שטעלן איר באַזונדער אין די אַרבעט מאַרק.
