Συλλογή οδηγών για την εκμάθηση SQL, Python, Καθαρισμός Δεδομένων, Διαφωνία Δεδομένων και Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων – KDnuggets

Εικόνα από συγγραφέα
 

Τα δεδομένα διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και στην ενεργοποίηση εφαρμογών που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Ως αποτέλεσμα, υπάρχει μια αυξανόμενη ζήτηση για ειδικευμένους επαγγελματίες δεδομένων σε διάφορους κλάδους. Εάν είστε νέος στην επιστήμη των δεδομένων, αυτή η εκτεταμένη συλλογή οδηγών έχει σχεδιαστεί για να σας βοηθήσει να αναπτύξετε τις βασικές δεξιότητες που απαιτούνται για την εξαγωγή πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων.

Σύνδεσμος: 7 Βήματα για την εκμάθηση της SQL για την Επιστήμη των Δεδομένων

 

 

Είναι μια προσέγγιση βήμα προς βήμα για τον έλεγχο της SQL, που καλύπτει τα βασικά στοιχεία των εντολών SQL, των συναθροίσεων, της ομαδοποίησης, της ταξινόμησης, των συνδέσεων, των υποερωτημάτων και των συναρτήσεων παραθύρου. 

Ο οδηγός υπογραμμίζει επίσης τη σημασία της χρήσης SQL για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων του πραγματικού κόσμου μετατρέποντας τις απαιτήσεις σε τεχνικές αναλύσεις. Για εξάσκηση και προετοιμασία για συνεντεύξεις επιστήμης δεδομένων, συνιστά την εξάσκηση της SQL μέσω διαδικτυακών πλατφορμών όπως το HackerRank και το PGExercises.

Σύνδεσμος: 7 βήματα για να κατακτήσετε την Python για την Επιστήμη των Δεδομένων

 

 

Αυτός ο οδηγός παρέχει έναν βήμα προς βήμα οδικό χάρτη για την εκμάθηση προγραμματισμού Python και την ανάπτυξη των απαραίτητων δεξιοτήτων για μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων και την ανάλυση. Ξεκινά με την εκμάθηση των βασικών αρχών της Python μέσω διαδικτυακών μαθημάτων και προκλήσεων κωδικοποίησης. Στη συνέχεια, καλύπτει βιβλιοθήκες Python για ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση και απόξεση ιστού. 

Ο οδηγός σταδιοδρομίας υπογραμμίζει τη σημασία της εξάσκησης της κωδικοποίησης μέσω έργων και της δημιουργίας ενός διαδικτυακού χαρτοφυλακίου για να επιδείξετε τις δεξιότητές σας. Προσφέρει επίσης δωρεάν και επί πληρωμή συστάσεις πόρων για κάθε βήμα.

Σύνδεσμος: 7 Βήματα για να κατακτήσετε τις τεχνικές καθαρισμού και προεπεξεργασίας δεδομένων

 

 

Ένας βήμα προς βήμα οδηγός για την εξοικείωση των τεχνικών καθαρισμού και προεπεξεργασίας δεδομένων, που αποτελεί ουσιαστικό μέρος κάθε έργου επιστήμης δεδομένων. Ο οδηγός καλύπτει διάφορα θέματα, όπως διερευνητική ανάλυση δεδομένων, χειρισμό τιμών που λείπουν, αντιμετώπιση διπλότυπων και ακραίων στοιχείων, κωδικοποίηση κατηγορικών χαρακτηριστικών, διαχωρισμό δεδομένων σε σετ εκπαίδευσης και δοκιμών, κλιμάκωση χαρακτηριστικών και αντιμετώπιση μη ισορροπημένων δεδομένων σε προβλήματα ταξινόμησης. 

Θα μάθετε τη σημασία της κατανόησης της δήλωσης προβλήματος και των δεδομένων με τη βοήθεια παραδειγμάτων κωδίκων για τις διάφορες εργασίες προεπεξεργασίας χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python όπως το Pandas και το scikit-learn.

Σύνδεσμος: 7 βήματα για να κατακτήσετε το Data Wrangling με Panda και Python

 

 

Είναι ένα ολοκληρωμένο μονοπάτι εκμάθησης για την εξοικείωση των δεδομένων με τα πάντα. Ο οδηγός καλύπτει προϋποθέσεις όπως εκμάθηση βασικών αρχών Python, SQL και web scraping, ακολουθούμενα από βήματα για φόρτωση δεδομένων από διάφορες πηγές, επιλογή και φιλτράρισμα πλαισίων δεδομένων, εξερεύνηση και καθαρισμό συνόλων δεδομένων, εκτέλεση μετασχηματισμών και συναθροίσεων, ένωση πλαισίων δεδομένων και δημιουργία συγκεντρωτικών πινάκων. Τέλος, προτείνει τη δημιουργία ενός διαδραστικού πίνακα εργαλείων δεδομένων χρησιμοποιώντας το Streamlit για να επιδείξει τις δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων και να δημιουργήσει ένα χαρτοφυλάκιο έργων, απαραίτητο για τους επίδοξους αναλυτές δεδομένων που αναζητούν ευκαιρίες εργασίας.

Σύνδεσμος: 7 Βήματα για να κατακτήσετε την Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων

 

 

Ο οδηγός περιγράφει τα 7 βασικά βήματα για την εκτέλεση αποτελεσματικής Διερευνητικής Ανάλυσης Δεδομένων (EDA) χρησιμοποιώντας Python. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν συλλογή δεδομένων, δημιουργία στατιστικής περίληψης, προετοιμασία δεδομένων μέσω καθαρισμού και μετασχηματισμών, οπτικοποίηση δεδομένων για τον εντοπισμό προτύπων και ακραίων τιμών, διεξαγωγή μονομεταβλητής, διμεταβλητής και πολυμεταβλητής ανάλυσης μεταβλητών, ανάλυση δεδομένων χρονοσειρών και αντιμετώπιση τιμών και ακραίων τιμών που λείπουν. Το EDA είναι μια κρίσιμη φάση στην ανάλυση δεδομένων, που επιτρέπει στους επαγγελματίες να κατανοήσουν την ποιότητα, τη δομή και τις σχέσεις των δεδομένων, εξασφαλίζοντας ακριβή και διορατική ανάλυση στα επόμενα στάδια.

Για να ξεκινήσετε το ταξίδι σας στην επιστήμη δεδομένων, συνιστάται να ξεκινήσετε με την εξοικείωση με την SQL. Αυτό θα σας επιτρέψει να εργάζεστε αποτελεσματικά με βάσεις δεδομένων. Μόλις είστε άνετοι με την SQL, μπορείτε να βουτήξετε στον προγραμματισμό Python, ο οποίος συνοδεύεται από ισχυρές βιβλιοθήκες για ανάλυση δεδομένων. Η εκμάθηση βασικών τεχνικών όπως ο καθαρισμός δεδομένων είναι σημαντική, καθώς θα σας βοηθήσει να διατηρήσετε υψηλής ποιότητας σύνολα δεδομένων.

Στη συνέχεια, αποκτήστε εξειδίκευση στη διαμάχη δεδομένων με πάντα για να αναδιαμορφώσετε και να προετοιμάσετε τα δεδομένα σας. Το πιο σημαντικό, είναι να κατακτήσετε την διερευνητική ανάλυση δεδομένων για να κατανοήσετε πλήρως τα σύνολα δεδομένων και να αποκαλύψετε πληροφορίες.

Αφού ακολουθήσετε αυτές τις οδηγίες, το επόμενο βήμα είναι να εργαστείτε σε ένα έργο και να αποκτήσετε εμπειρία. Μπορείτε να ξεκινήσετε με ένα απλό έργο και στη συνέχεια να προχωρήσετε σε πιο σύνθετα. Γράψτε για αυτό στο Medium και μάθετε για τις πιο πρόσφατες τεχνικές για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας.
 
 

Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη διαχείριση τεχνολογίας και πτυχίου στη μηχανική τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis