די יסודות פון דאַטאַ פּראַסעסינג
אין הייַנט ס דיגיטאַל וועלט, דאַטן זענען אומעטום. זיי זענען די דרייווינג קראַפט הינטער כּמעט אַלע סטראַטידזשיק דיסיזשאַנז, צי גרויס קאָרפּעריישאַנז אָדער ינאַווייטיוו סטאַרטאַפּס. אָבער, איידער די דאַטן קענען זיין געוויינט יפעקטיוולי, עס מוזן זיין קלינד און אַנאַלייזד. דאָס איז ווו די OpenClassrooms "ריין און אַנאַלייז דיין דאַטאַסעט" טריינינג קומט אין.
דער קורס גיט אַ פולשטענדיק הקדמה צו יקערדיק דאַטן קלענזינג טעקניקס. עס אַדרעסז פּראָסט טשאַלאַנדזשיז אַזאַ ווי פעלנדיק וואַלועס, אַרייַנשרייַב ערראָרס און ינגקאַנסיסטענסיז וואָס קענען סקיוז אַנאַליזעס. מיט פּראַקטיש טוטאָריאַלז און פאַל שטודיום, לערנערז זענען גיידיד דורך דעם פּראָצעס פון יבערמאַכן רוי דאַטן אין אַקטיאָנאַבלע ינסייץ.
אבער דאָס איז נישט אַלע. אַמאָל די דאַטן זענען ריין, די טריינינג דייווז אין יקספּלאָראַטאָרי אַנאַליסיס. לערנערז אַנטדעקן ווי צו קוקן אין זייער דאַטן פֿון פאַרשידענע אַנגלעס, ריווילינג טרענדס, פּאַטערנז און ינסייץ וואָס אַנדערש קען זיין מיסט.
די קריטיש וויכטיקייט פון דאַטאַ קלענזינג
קיין דאַטן געלערנטער וועט זאָגן איר: אַן אַנאַליסיס איז בלויז ווי גוט ווי די דאַטן אויף וואָס עס איז באזירט. און איידער איר קענען דורכפירן אַ קוואַליטעט אַנאַליסיס, עס איז ימפּעראַטיוו צו ענשור אַז די דאַטן זענען ריין און פאַרלאָזלעך. דאָס איז ווו דאַטן קלענזינג קומט אין, אַ אָפט אַנדערעסטאַמייטיד אָבער לעגאַמרע וויטאַל אַספּעקט פון דאַטן וויסנשאַפֿט.
די OpenClassrooms קורס "ריין און אַנאַלייז דיין דאַטאַסעט" כיילייץ פּראָסט טשאַלאַנדזשיז וואָס אַנאַליס האָבן ווען זיי אַרבעטן מיט פאַקטיש-וועלט דאַטאַסעץ. פֿון פעלנדיק וואַלועס און אַרייַנשרייַב ערראָרס צו ינגקאַנסיסטענסיז און דופּליקאַטן, רוי דאַטן זענען ראַרעלי גרייט פֿאַר אַנאַליסיס ווי באַלד ווי עס איז קונה.
איר וועט זיין באַקענענ מיט טעקניקס און מכשירים צו געפֿינען און פירן די ערראָרס. צי עס איז צו ידענטיפיצירן די פאַרשידענע טייפּס פון ערראָרס, פֿאַרשטיין זייער פּראַל אויף דיין אַנאַליטיקס, אָדער ניצן מכשירים ווי Python צו יפעקטיוולי ריין דיין דאַטן.
אָבער ווייַטער פון די טעקניקס, עס איז אַ פילאָסאָפיע וואָס איז געלערנט דאָ: די וויכטיקייט פון שטרענגקייַט און ופמערקזאַמקייט צו דעטאַל. ווייַל אַן אַנדיטעקטיד טעות, אָבער קליין, קענען פאַרקרימען אַ גאַנץ אַנאַליסיס און פירן צו טעות קאַנקלוזשאַנז.
טיף ונטערטוקנ זיך אין עקספּלאָראַטאָרי דאַטאַ אַנאַליסיס
נאָך ינשורינג די ריינקייַט און רילייאַבילאַטי פון דיין דאַטן, דער ווייַטער שריט איז צו בויער אַראָפּ אין עס צו עקסטראַקט ווערטפול ינסייץ. עקספּלאָראַטאָרי דאַטאַ אַנאַליסיס (EDA) איז דער קריטיש שריט אין ופדעקן טרענדס, פּאַטערנז און אַנאַמאַליז אין דיין דאַטן, און די OpenClassrooms קורס פירן איר דורך דעם פאַסאַנייטינג פּראָצעס.
די אַעד איז ניט נאָר אַ סעריע פון סטאַטיסטיק אָדער טשאַרץ; דאָס איז אַ מעטאָדיקאַל צוגאַנג צו פֿאַרשטיין די סטרוקטור און באַציונגען אין דיין דאַטאַסעט. איר וועט לערנען ווי צו פרעגן די רעכט פֿראגן, נוצן סטאַטיסטיש מכשירים צו ענטפֿערן זיי און טייַטשן די רעזולטאַטן אין אַ מינינגפאַל קאָנטעקסט.
טעקניקס אַזאַ ווי דאַטן פאַרשפּרייטונג, כייפּאַטאַסאַס טעסטינג און מולטיוואַריאַט אַנאַליזעס וועט זיין באדעקט. איר וועט לערנען ווי יעדער טעכניק קענען אַנטדעקן פאַרשידענע אַספּעקץ פון דיין דאַטן, פּראַוויידינג אַ פולשטענדיק איבערבליק.
אָבער מער ווי עפּעס, דעם אָפּטיילונג פון דעם קורס עמפאַסייזיז די וויכטיקייט פון נייַגעריקייַט אין דאַטן וויסנשאַפֿט. DEA איז ווי פיל עקספּלעריישאַן ווי עס איז אַנאַליסיס, און עס ריקווייערז אַ אָפֿן מיינונג צו ופדעקן אומגעריכט ינסייץ.
