روش شناسی علم داده

اگر راه میانبری برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد، پس یادگیری تفکر و کار مانند یک دانشمند داده موفق همین است. در این دوره، شما این روش را یاد می گیرید و سپس از آن استفاده می کنید که می توانید برای مقابله با هر سناریو علم داده استفاده کنید. شما دو روش قابل توجه علم داده، روش شناسی علوم داده بنیادی، و روش علم داده شش مرحله ای CRISP-DM را بررسی خواهید کرد و نحوه به کارگیری این متدولوژی های علم داده را خواهید آموخت. بسیاری از دانشمندان داده‌های معتبر از این روش‌ها یا روش‌های مشابه برای حل مسائل علم داده پیروی می‌کنند. با یادگیری در مورد شکل‌گیری مشکل تجاری/تحقیق شروع کنید. بیاموزید که دانشمندان داده چگونه داده‌ها را بدست می‌آورند، آماده می‌کنند و تجزیه و تحلیل می‌کنند. کشف کنید که چگونه به کارگیری روش‌های روش‌شناسی علم داده کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که داده‌های مورد استفاده برای حل مسئله مرتبط هستند و به درستی دستکاری شده‌اند تا به سؤال پاسخ دهند. در مرحله بعد، در مورد ساخت مدل داده، استقرار آن مدل، داستان سرایی داده ها و دریافت بازخورد بیاموزید. شما مانند یک دانشمند داده فکر می کنید و مهارت های روش علم داده خود را با استفاده از یک سناریوی الهام گرفته شده از دنیای واقعی از طریق آزمایشگاه های مترقی که در نوت بوک های Jupyter میزبانی می شوند و با استفاده از آنها توسعه می دهید. پایتون.