یکپارچگی داده ها نقطه کانونی جدید انقلاب علم داده است. اکنون که همه با نقش داده ها در زندگی و تجارت مردم آشنا هستند، این سوال غیرمنصفانه نیست که بپرسیم: "آیا می توانید ثابت کنید که داده های خود دقیق هستند؟" در این دوره آموزشی، می‌توانید یاد بگیرید که چگونه بسیاری از مسائل مربوط به یکپارچگی داده‌ها را که دانشمندان داده مدرن با آن مواجه هستند، با استفاده از R و the tidyverse شناسایی و به آنها رسیدگی کنید. نحوه مدیریت مقادیر از دست رفته و داده های تکراری را کشف کنید. نحوه تبدیل داده ها بین واحدهای مختلف و مقابله با متن های با فرمت ضعیف را بیاموزید. به‌علاوه، یاد بگیرید چگونه نقاط پرت را شناسایی کنید، به مشکلات ساختاری رسیدگی کنید، و پرچم‌های قرمزی را که نشان‌دهنده مشکلات بالقوه کیفیت داده‌ها هستند، شناسایی کنید.

rnrn

 اگر به دنبال راه‌های کارآمدتری برای آماده‌سازی داده‌های خود برای تجزیه و تحلیل هستید، زمان آن رسیده است که مجموعه مهارت‌های خود را ارتقا دهید و رویکرد خود را برای پاکسازی داده‌ها ارزیابی مجدد کنید. در این دوره، مربی Miki Tebeka برخی از مهم ترین ویژگی های پاکسازی و جمع آوری داده های تولیدی را با مثال های کدنویسی عملی با استفاده از پایتون برای آزمایش مهارت های شما به شما نشان می دهد. در مورد ارزش سازمانی داده های تمیز با کیفیت بالا بیاموزید، توانایی خود را برای تشخیص خطاهای رایج و رفع سریع آنها در حین حرکت توسعه دهید. در طول مسیر، Miki استراتژی‌های تمیز کردنی را ارائه می‌کند که می‌تواند به بهینه‌سازی گردش کار شما کمک کند، از جمله نکاتی برای تجزیه و تحلیل علت و ابزارهای آسان برای جلوگیری از خطا.

این دوره با GitHub Codespaces، یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری، یکپارچه شده است. که تمام عملکردهای IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه راه اندازی ماشین محلی ارائه می دهد. با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از هر ماشینی تمرین عملی داشته باشید، در حالی که از ابزاری استفاده می‌کنید که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد. برای یادگیری نحوه شروع، ویدیوی «استفاده از فضاهای کد GitHub با این دوره» را بررسی کنید.

 در این دوره تخصصی ، کریس فرانسوی ، تحلیلگر داده ، بر اعمال پایتون در اکسل برای انجام کارهای کارآمد و کارآمد در زمینه تمیز کردن داده ها تمرکز دارد. تکنیک های تمیز کردن داده ها ، دستکاری متن و رشته و تمیز کردن داده های عددی را کاوش کنید. مهارت های خود را با چالش های پیشرفته تمیز کردن داده ها بچرخانید. در استفاده از پایتون برای انجام کارهای تمیز کردن و دستکاری داده ها در اکسل مهارت کسب کنید. به علاوه ، تکنیک های تمیز کردن داده های ضروری ، از جمله رسیدگی به مقادیر و کپی های مفقود شده ، استاندارد سازی قالب های داده و مفاهیم یادگیری به مجموعه داده ها و سناریوهای دنیای واقعی برای تمیز کردن و تهیه داده ها برای تجزیه و تحلیل یا گزارش.

 در این دوره، استراتژیست داده، جو اسکوایر، اصول اساسی جمع آوری داده های استراتژیک، مدل سازی و مدیریت کیفیت ضروری برای ساختن سیستم های هوش مصنوعی موثر را معرفی می کند. بیاموزید که چگونه یک استراتژی جمع‌آوری داده طراحی کنید که با اهداف تجاری مطابقت داشته باشد، با تمرکز بر کیفیت، ارتباط، و نمایندگی داده‌ها برای پشتیبانی از بینش‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد. راه‌هایی برای حفظ دقت داده‌ها، شناسایی و کاهش تعصبات، و اجرای شیوه‌های کنترل کیفیت برای افزایش یکپارچگی داده‌ها در جریان‌های کاری هوش مصنوعی کشف کنید. علاوه بر این، مبانی مدل‌سازی داده‌ها را برای پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی، ایجاد پایه‌ای قوی برای موضوعات بیشتر در ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر، مدیریت امن داده‌ها، و تکنیک‌های پردازش هوش مصنوعی پیشرفته بررسی کنید. در پایان این دوره، شما به استراتژی‌های عملی برای اطمینان از داده‌های با کیفیت بالا مجهز خواهید شد که نتایج دقیق و بی‌طرفانه هوش مصنوعی را به همراه دارد.

بخش قابل توجهی از روز یک دانشمند داده اغلب صرف واکشی و تمیز کردن داده هایی می شود که برای آموزش الگوریتم های خود نیاز دارند. در این دوره آموزشی، یاد بگیرید که چگونه از ابزارها و تکنیک های پایتون برای به دست آوردن داده های مرتبط و با کیفیت مورد نیاز خود استفاده کنید. مربی Miki Tebeka خواندن فایل‌ها، از جمله نحوه کار با فایل‌های CSV، XML و JSON را پوشش می‌دهد. او همچنین در مورد فراخوانی APIها، خراش دادن وب (و اینکه چرا باید آخرین راه حل باشد)، و اعتبارسنجی و تمیز کردن داده ها بحث می کند. به علاوه، نحوه ایجاد و نظارت بر شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) را بیابید که به شما در نظارت بر خط لوله داده‌هایتان کمک می‌کنند.

یادگیری مبانی علم داده و نحوه به کارگیری آنها در جاوا دنیایی از امکانات را در زمینه ساخت نرم افزار و فرصت های شغلی برای شما باز می کند. در این دوره، مربی Shaun Wassell شما را از طریق مجموعه مهارت های مورد نیاز برای علم داده راهنمایی می کند، به شما نشان می دهد که چگونه داده ها را در جاوا تجسم کنید، و روش های مختلف تبدیل داده ها به اطلاعات را بررسی می کند. Shaun مفاهیم اساسی و مثال‌هایی از علم داده را معرفی می‌کند، سپس شما را در فرآیند نمایش داده‌ها در جاوا و برخی مشکلاتی که ممکن است با آن‌ها مواجه شوید راهنمایی می‌کند. او تکنیک های دستکاری داده ها مانند نقشه برداری، فیلتر کردن، جمع آوری و مرتب سازی را مورد بحث قرار می دهد. Shaun نحوه یافتن، جمع‌آوری، تمیز کردن، دستکاری و ذخیره داده‌ها را توضیح می‌دهد تا بتوانید کارهای مفیدی را با آن‌ها انجام دهید. بعد، او بخش سرگرم کننده را به شما نشان می دهد: روش های مختلفی که می توانید برای تبدیل داده ها به اطلاعات استفاده کنید. Shaun Nearest-Neighbor، Bayes، رگرسیون خطی، درخت تصمیم، خوشه بندی و موارد دیگر را پوشش می دهد.