پردازش و دستکاری داده ها

دوره "پردازش و دستکاری داده ها" درک جامعی از مفاهیم و ابزارهای مختلف پردازش و دستکاری داده ها را در اختیار دانشجویان قرار می دهد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه مقادیر از دست رفته را مدیریت کنند، نقاط پرت را شناسایی کنند، نمونه‌برداری و کاهش ابعاد را انجام دهند، تکنیک‌های مقیاس‌بندی و گسسته‌سازی را اعمال کنند، و عملیات‌های مکعب داده و جدول محوری را کاوش کنند. این دوره دانش آموزان را با مهارت های ضروری برای آماده سازی کارآمد و تبدیل داده ها برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری مجهز می کند. اهداف آموزشی: 1. درک اهمیت پردازش و دستکاری داده ها در خط لوله تجزیه و تحلیل داده ها. 2. تکنیک های مدیریت مقادیر از دست رفته در مجموعه داده ها، از جمله راهبردهای انتساب و حذف را بیاموزید. 3. شناسایی و شناسایی موارد پرت برای ارزیابی تأثیر آنها بر تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری. 4. روش های نمونه برداری و تکنیک های کاهش ابعاد را برای مجموعه داده های بزرگ و داده های با ابعاد بالا کاوش کنید. 5. از تکنیک های مقیاس بندی داده ها برای عادی سازی و استانداردسازی متغیرها برای مقایسه های معنادار استفاده کنید. 6. از گسسته سازی برای تبدیل داده های پیوسته به نمایش های طبقه بندی شده استفاده کنید و تجزیه و تحلیل را ساده کنید. 7. درک مفهوم مکعب داده و انجام تجمیع چند بعدی برای تجزیه و تحلیل اکتشافی. 8. جداول محوری برای خلاصه کردن و شکل دادن به داده ها ایجاد کنید و بینش های ارزشمندی را از مجموعه داده های پیچیده به دست آورید. در طول دوره، دانش‌آموزان فعالانه در تمرین‌ها و پروژه‌های عملی شرکت می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا تکنیک‌های پردازش و دستکاری داده‌ها را در مجموعه داده‌های دنیای واقعی اعمال کنند. در پایان دوره، شرکت کنندگان به خوبی مجهز خواهند شد تا به طور موثر داده ها را برای کارهای تجزیه و تحلیل بعدی و تصمیم گیری مبتنی بر داده آماده کنند، تمیز کنند و تبدیل کنند.