Скоро! Руководство для начинающих по данным и аналитике данных от SF Data School [udemy] [SF Data School] [Serge LeBlanc]

[SHAREWOOD]

Складчина: Руководство для начинающих по данным и аналитике данных от SF Data School [udemy] [SF Data School] [Serge LeBlanc]​

Описание:

Что вы изучите:

Бесплатный доступ к нашему Справочнику по основам работы с данными, который дополняет видеоконтент данного курса в письменной форме. Этот справочник служит важным компонентом образовательной программы, предоставляя студентам возможность углубленного изучения материала в удобном для них темпе. Письменные материалы позволяют закрепить знания, полученные из видеолекций, и служат справочным ресурсом для будущего использования.

Концептуальные основы
Мир данных огромен, но это не означает, что он должен быть сложным. Прорвитесь сквозь информационный шум и получите четкое видение "общей картины". Курс направлен на демистификацию сложных концепций и представление их в доступной форме. Студенты научатся ориентироваться в обширном ландшафте данных, понимая ключевые принципы и взаимосвязи между различными компонентами экосистемы данных.

Специализированные направления в работе с данными
Различия между дисциплинами
Изучите отличительные факторы между аналитикой данных, наукой о данных и инженерией данных. Эти три направления часто путают, но каждое из них имеет свои уникальные характеристики, методологии и области применения. Аналитика данных фокусируется на извлечении инсайтов из существующих данных для принятия бизнес-решений. Наука о данных объединяет статистику, машинное обучение и предметную экспертизу для создания предиктивных моделей. Инженерия данных концентрируется на построении и поддержании инфраструктуры для обработки и хранения больших объемов данных.

Инструменты и технологии
Откройте для себя инструменты работы с данными – какие из них наиболее популярны, как они работают вместе и почему некоторые предпочитают одни другим. Современная экосистема данных включает множество специализированных инструментов для различных задач: от сбора и хранения до анализа и визуализации. Понимание того, когда и как использовать конкретные инструменты, является критически важным навыком для любого специалиста по данным.

Процессы и методология работы с данными
Жизненный цикл данных
Демистифицируйте то, как данные перемещаются от сбора к анализу, и какие люди, процессы и технологии в этом участвуют. Путь данных от источника до конечного пользователя включает множество этапов: сбор, очистка, трансформация, хранение, анализ и представление результатов. Каждый этап требует специфических навыков и инструментов, а также координации между различными командами и специалистами.

Карьерные перспективы и развитие
Путь к профессиональному росту
Получите пошаговую дорожную карту обучения для становления практиком аналитики данных и понимание карьерных путей, которые наиболее актуальны. Область аналитики данных предлагает множество возможностей для профессионального развития, от позиций начального уровня до руководящих ролей. Понимание различных траекторий карьерного роста помогает студентам планировать свое развитие и принимать обоснованные решения о специализации.

Контекст и практическое применение
Контекст дает каждому из нас основу, необходимую для более осмысленного размышления о данных и лучшего их понимания. Научитесь разбирать некоторые из самых ценных концепций и терминов в области данных. Практическое понимание контекста позволяет специалистам не просто применять технические навыки, но и интерпретировать результаты анализа с учетом бизнес-потребностей и ограничений реального мира.

Заключение
Данный курс предоставляет комплексное введение в мир данных, объединяя теоретические знания с практическими навыками. Студенты получат четкое понимание различных направлений работы с данными, научатся использовать ключевые инструменты и технологии, а также разработают стратегию для своего профессионального развития в этой области. Курс особенно ценен тем, что предоставляет не только технические знания, но и контекстуальное понимание, необходимое для успешной работы в динамично развивающейся области данных.

Видео-лекции переведены с помощью ИИ, также присутствуют субтитры на английском

Материал «Руководство для начинающих по данным и аналитике данных от SF Data School [udemy] [SF Data School] [Serge LeBlanc]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.