Μια ευγενική εισαγωγή στην επιστήμη δεδομένων με 5 μαθήματα Udemy

Διαφήμιση

Αποκομίζετε τα οφέλη της επιστήμης δεδομένων καθημερινά, ακόμη και αν δεν το παρατηρήσετε.

Το Google το χρησιμοποιεί για να σας γνωρίζει καλύτερα και να παρέχει πιο εξατομικευμένα αποτελέσματα αναζήτησης. Το Facebook συλλέγει πληροφορίες για εσάς και τις εξορύσσει για διαφημιζόμενους με κάθε μήνυμα, Μου αρέσει και μοιράζεται. Η Amazon το χρησιμοποιεί για να κάνει τις διαδικτυακές αγορές λίγο πιο εξατομικευμένες.

Η McKinsey καλεί την επιστήμη δεδομένων ως την επόμενα σύνορα για την καινοτομία. Το Harvard Business Review το ονόμασε το πιο σέξι δουλειά του 21ου αιώνα. Από το ένα στο άλλο, υπάρχει ακόμη τεράστια έλλειψη ανθρώπινου δυναμικού. Έτσι, εάν σκέφτεστε γίνοντας επιστήμονας δεδομένων Πώς να γίνετε επιστήμονας δεδομένωνΗ επιστήμη των δεδομένων έχει περάσει από έναν νέο όρο το 2007 σε έναν από τους πιο περιζήτητους κλάδους σήμερα. Αλλά τι κάνει ένας επιστήμονας δεδομένων; Και πώς μπορείτε να μπείτε στο πεδίο; Διαβάστε περισσότερα , τώρα θα ήταν μια καλή στιγμή για να ξεκινήσετε.

Από την εκτίμηση της οπτικοποίησης δεδομένων έως την κατανόηση της μηχανικής μάθησης, υπάρχει πολύς λόγος να καλύψουμε. Τα πέντε μαθήματα Udemy παρακάτω δεν θα σας δώσουν όλες τις δεξιότητες. Αλλά θα σας διευκολύνουν απαλά στον περίπλοκο κόσμο της επιστήμης δεδομένων.

Ανακαλύπτω: Η ευκολότερη παγίδα στον κόσμο της επιστήμης των δεδομένων.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα τεράστιο τέρας. Στο ακραίο άκρο του φάσματος, ένας επιστήμονας δεδομένων έχει βασικές δεξιότητες μηχανικής μάθησης ή προγραμματισμού και μπορεί να εξημερώσει "Μεγάλα δεδομένα“. Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι ένα μικρό αλλά σημαντικό υποσύνολο αυτής της μεγαλύτερης δεξιοτήτων. Είναι σημαντικό γιατί ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει να υφαίνει μια ιστορία από το μπερδεμένο χάος των μεγάλων δεδομένων. Ο επιστήμονας δεδομένων πρέπει να διευκολύνει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων.

Ακόμα και χωρίς την επιστήμη των δεδομένων, η οπτικοποίηση μπορεί να είναι μόνη για την σαφή επικοινωνία πληροφοριών. Σκεφτείτε το μέσο γράφημα πίτας σας ή τη ματιά επίδραση ενός εξαιρετικού infographic Πώς να δημιουργήσετε ένα Infographic δωρεάν με το PowerPointΜπορείτε να δημιουργήσετε γραφήματα εύκολα και γρήγορα με το PowerPoint. Το PowerPoint είναι ένα μυστικό εργαλείο σχεδιασμού infographic που απαιτεί πολύ λίγη προσπάθεια για την παραγωγή όμορφων, υψηλής ποιότητας γραφικών. Διαβάστε περισσότερα . Αυτό το εισαγωγικό (και δωρεάν) μάθημα μπορεί να είναι το πρώτο βήμα για την κατανόηση οποιωνδήποτε δεδομένων. Απλώς πρέπει να έχετε μια βασική κατανόηση σχετικά με τις ορολογίες ιστού και σχεδίασης.

Συνδυάστε το με το προσανατολισμένο στην καριέρα Θέλετε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων; δωρεάν μάθημα για το Udemy, το οποίο πρέπει να απαντήσει σε μερικές ακόμη ερωτήσεις για εσάς.

Ανακαλύπτω: Πώς να χρησιμοποιήσετε πατήστε τη δύναμη του Excel για οπτικοποίηση δεδομένων.

Το Microsoft Excel είναι ένα από τα φθηνότερα καθημερινά κομμάτια λογισμικού που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να εξασκήσετε το πρώτο σας έργο οπτικοποίησης δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων τα χρησιμοποιούν για τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων. Η εκμάθηση των διαφορετικών τρόπων παρουσίασης δεδομένων είναι ένα μεγάλο βήμα προς την κατεύθυνση mastering του Excel Μάθετε το Excel ξεκινώντας σήμερα με αυτά τα 5 εξαιρετικά μαθήματα UdemyΤο Microsoft Excel μπορεί να σας βοηθήσει να κερδίσετε περισσότερα στη δουλειά σας. Εάν δεν ξέρετε από πού να ξεκινήσετε, αυτά τα πέντε εξαιρετικά μαθήματα Microsoft Excel στο Udemy.com θα σας οδηγήσουν μέχρι το τέλος. Διαβάστε περισσότερα και την τεράστια χρησιμότητα του. Έχει επίσης μια διεπαφή που οι περισσότεροι από εμάς γνωρίζουμε ήδη.

Το μάθημα χρησιμοποιεί 5 διαφορετικούς τύπους δεδομένων και τον σωστό τύπο γραφήματος για να τα εξηγήσει. Δύο μελέτες περιπτώσεων πρέπει να ενισχύσουν περαιτέρω τις έννοιες. Ξεκινήστε με το Excel 2007 ή οποιαδήποτε άλλη έκδοση πάνω από αυτό. Είναι επιθυμητή κάποια εξοικείωση με τις λειτουργίες VBA και Excel.

Ανακαλύπτω: Πώς η απλή σύνταξη του SQL μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε κάποια πραγματική ανάλυση δεδομένων χωρίς κανένα τεχνικό υπόβαθρο.

Η εκμάθηση λίγο SQL θα μπορούσε να είναι μια από τις καλύτερες αποφάσεις σταδιοδρομίας που παίρνετε. Εάν αντιμετωπίζετε δεδομένα οποιουδήποτε είδους στην καθημερινή σας εργασία, Γλώσσα δομημένων ερωτημάτων (SQL) θα σας βοηθήσει να μιλήσετε με αυτά τα δεδομένα και να αντλήσετε αποτελεσματικές απαντήσεις. Το SQL είναι μια απλή «γλώσσα ερωτήματος» που βοηθά όλους εξαγωγή δεδομένων από διαφορετικές βάσεις δεδομένων Μάθετε SQL ή δημιουργήστε μια απλή βάση δεδομένων με το πρόγραμμα περιήγησης βάσεων δεδομένων SQLiteΈχετε βρεθεί ποτέ ότι χρειάζεστε μια βάση δεδομένων, αλλά δεν μπορείτε πραγματικά να αντέξετε οικονομικά τη Microsoft Access και σίγουρα δεν μπορείτε να εγκαταστήσετε και να χειριστείτε έναν διακομιστή Oracle στο σπίτι. Αν ο στόχος σας είναι ... Διαβάστε περισσότερα και, στη συνέχεια, συνδυάστε τα για να δημιουργήσετε αναφορές.

Το μάθημα των 35 διαλέξεων μπορεί να ολοκληρωθεί κατά τη διάρκεια ενός σαββατοκύριακου. Εξοπλίστε τον εαυτό σας με ερωτήματα SQL πραγματικού κόσμου και, στη συνέχεια, τροποποιήστε τα για τους δικούς σας συγκεκριμένους σκοπούς. Η ευκολία του μαθήματος θα σας βοηθήσει να γεμίσετε την όρεξή σας για τις αυστηρές δεξιότητες της επιστήμης δεδομένων που βρίσκονται μπροστά σας. Ακόμα κι αν σταματήσετε εδώ, η δυνατότητα εξαγωγής δεδομένων και χειρισμού τους στα άκρα σας θα πρέπει να είναι μια θετική εγκοπή στο βιογραφικό σας.

Ανακαλύπτω: Πώς να εκτελέσετε όλα τα βήματα σε ένα σύνθετο έργο επιστήμης δεδομένων.

Τα πράγματα γίνονται σοβαρά με αυτό το 21ωρο μάθημα που παρέχει μια καλή εισαγωγή στο πεδίο της επιστήμης δεδομένων και εργαλεία όπως SQL, SSIS, Gretl και Tableau. Ολόκληρο το μάθημα χωρίζεται σε μαθησιακές ενότητες (μονοπάτια) που μπορείτε να ακολουθήσετε ως ανεξάρτητες ενότητες, να τα συνδυάσετε ή να τα μάθετε όλα με μία κίνηση. Κοιτάξτε την προεπισκόπηση της δομής του μαθήματος που εξηγείται στη Διάλεξη 5 για να σχεδιάσετε την επίθεσή σας.

Οι μαθησιακοί δρόμοι κατανέμονται σε περισσότερες από 200 διαλέξεις. Καλύπτουν την οπτικοποίηση δεδομένων και την εξόρυξη δεδομένων, τη στατιστική μοντελοποίηση, την προετοιμασία δεδομένων και τέλος τελειώνουν με δεξιότητες παρουσίασης. Το μάθημα ξεκινά με οπτικοποίηση δεδομένων που είναι πάντα το πιο διασκεδαστικό κομμάτι της επιστήμης δεδομένων και όχι η προετοιμασία δεδομένων που είναι η πιο σοβαρή.

Το μάθημα A-Z εξισορροπεί μια ευρύτερη εικόνα ολόκληρου του πεδίου με το καλό που χρειάζεστε για να χειριστείτε ένα σύνθετο έργο επιστήμης δεδομένων.

Ανακαλύπτω: Πώς να εφαρμόσετε το Tableau σε ασκήσεις ανάλυσης δεδομένων πραγματικής ζωής.

Ο Kirill Eremenko ακολουθεί το παραπάνω μάθημα με ολοκληρωμένες ασκήσεις στο Tableau. Ζώσα σκηνική εικών είναι ένα από τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα λογισμικά ανάλυσης δεδομένων και ένα βήμα από το Microsoft Excel. Ένα από τα μειονεκτήματα είναι ότι, σε αντίθεση με το Excel, μπορεί να είναι απαγορευτικό του κόστους. Υπάρχει μια δωρεάν έκδοση του Tableau για προσωπική χρήση Εμφάνιση, μην πείτε! Δημιουργήστε διαδραστική οπτικοποίηση δεδομένων με το Tableau PublicΟι πρώτοι αριθμοί και τα υπολογιστικά φύλλα σας κάνουν να χασμουρηθείτε; Με το Tableau Public, δωρεάν για Windows & Mac, μπορείτε να μετατρέψετε τα δεδομένα .xls ή .txt σε σημαντικές απεικονίσεις όπως γραφήματα και γραφήματα. Διαβάστε περισσότερα , αλλά έχει ένα περιορισμένο σύνολο χαρακτηριστικών. Εάν ενδιαφέρεστε για την επιστήμη των δεδομένων ως καριέρα, το οπτικά διαισθητικό εργαλείο είναι μια καλή αρχή πριν από τη βαριά ανύψωση του δρόμου.

Το 6ωρο μάθημα σας βοηθά να μάθετε την τελευταία έκδοση του Tableau από το μηδέν. Μεταβείτε από την εγκατάσταση στη σύνδεση του λογισμικού με εξωτερικά σύνολα δεδομένων, στη δημιουργία οπτικοποιήσεων και μια ιστορία από τα δεδομένα. Δεν έχω παρακολουθήσει το μάθημα, αλλά είναι μια ενημερωμένη έκδοση του Kirill's καλά αναθεωρημένο και δημοφιλές μάθημα στο Tableau 9.

Ξεκινήστε να σκέφτεστε σαν επιστήμονας δεδομένων

Αυτό είναι μόνο η αρχή. Αυτές οι πέντε κατηγορίες επιστημών δεδομένων θα σας δώσουν ένα σταθερό υπόβαθρο στις βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων προτού αποφασίσετε να το κάνετε προχωρήστε ένα βήμα πιο κοντά σε μεγάλο εργαλείο επεξεργασίας δεδομένων, όπως προγραμματισμός R, Python, Hadoop, Spar, Panda, Dremel και άλλα.

Ο Udemy έχει μπουφέ με άλλα μαθήματα επιστήμης ζωτικών δεδομένων. Κάποιοι από αυτούς είναι:

• Γίνετε προγραμματιστής Hadoop
• Εξασφάλιση μεγάλων δεδομένων με το MapReduce και το Hadoop - Hands On!
• Επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση με Python - Hands On!
• Εκμάθηση Python για ανάλυση δεδομένων και οπτικοποίηση
• Εξασφάλιση μεγάλων δεδομένων με τον Apache Spark και τον Python
• Προγραμματισμός SAS για αρχάριους

Η μεγαλύτερη απόσυρση από την πρώτη σας προσπάθεια θα είναι η απάντηση στο χρυσό ερώτημα - λατρεύεις την επιστήμη δεδομένων;

Πώς φαίνεται από εδώ; Πιστεύετε ότι η επιστήμη των δεδομένων είναι καυτή ή υποθετική; Έχει θέση στη σημερινή σας λειτουργία;