Keterampilan ilmu data penting untuk para penggemar

Data benar-benar tumbuh pada tingkat yang eksponensial, sehingga telah mencapai petabyte! Bisakah Anda percaya bahwa sembilan puluh persen dari data dunia telah dibuat dalam dua tahun terakhir saja. Dengan volume ini, manajemen data menjadi urusan yang rumit. Tidak heran keterampilan ilmu data penting telah mengambil kursi depan.

Lima Vs Data Besar

Data besar sering digambarkan menggunakan lima Vs. Yaitu — volume, kecepatan, variasi, kebenaran, dan nilai.

• 1. Volume Data mengacu pada sejumlah besar data yang dihasilkan setiap detik, dari jutaan perangkat seluler yang digunakan saat ini. Semua email, pesan twitter, foto, klip video, data sensor, dan lainnya yang kami hasilkan adalah data yang paling berharga bagi banyak perusahaan.
• 2. Kecepatan Data mengacu pada kecepatan di mana data baru dihasilkan, dan kecepatan di mana data tersebut dapat dipindahkan dari satu tempat ke tempat lain untuk meningkatkan profitabilitas.
• 3. Keragaman Data adalah apa yang kita semua dapat hubungkan. Data, untuk sebagian besar organisasi, berarti database dan lembar excel, di masa lalu. Namun, data hari ini lebih berarti. Delapan puluh persen data dunia tidak terstruktur, pikirkan foto, video, dan pembaruan twitter yang Anda buat.
• 4. Data Veracity mengacu pada tingkat kepercayaan data. Dengan data yang tumbuh hingga ukuran yang sangat besar, penting bagi kami untuk mencoba menjaga data sebersih mungkin karena data kotor adalah virus yang dapat merugikan Anda tidak seperti yang lain.
• 5. Nilai Data adalah nilai sebenarnya dari data Anda. Anda mengumpulkan banyak data dan memutuskan untuk mengerjakannya. Semua baik dan bagus. Tapi apa nilai yang ditambahkan data ke perusahaan Anda? Manfaat apa yang Anda dapatkan dari berinvestasi dalam data adalah apa yang penting?

Jadi, jika Anda tertarik dengan hiruk-pikuk data besar dan ilmu data, saya sarankan Anda melihat lima sumber daya yang tercantum di bawah ini.

1. Datacamp

Datacamp adalah yang terbaik untuk orang-orang dengan sedikit atau tanpa pengalaman dalam Python dan R. Ini dimulai dengan dasar-dasar dan memiliki pendekatan bertahap, di mana Anda diberikan satu masalah demi satu. Ini adalah anugerah bagi pemula dan harga dalam kisaran anggaran.

Carilah diskon besar yang ditawarkan Datacamp, jika Anda ingin berlangganan selama satu tahun dan mengakses proyek dan fitur premium. Ini memiliki beberapa trek yang dapat Anda kuasai, yang masing-masing terdiri dari sekitar 20-30 kursus. Trek populer meliputi:

• sebuah. Ilmuwan Data dengan Python
• b. Analisis Kuantitatif dengan R
• c. Manipulasi Data dengan Python
• d. Mengimpor & Membersihkan Data dengan R
• e. Visualisasi Data dengan R

Jika Anda memiliki lebih sedikit waktu, Anda juga dapat melakukan kursus yang lebih kecil seperti:

• sebuah. Pengantar Python untuk Ilmu Data
• b. Pengantar R
• c. Menggabungkan Data di PostgreSQL
• d. R . menengah

2. Kursus

Coursera adalah salah satu platform terbaik untuk mempelajari apa pun mulai dari ilmu data hingga sejarah militer dan saya telah mengalaminya secara langsung. Anda dapat memilih untuk mengaudit kursus dan mendapatkan akses ke materi kursus secara gratis. Beberapa kursus Ilmu Data terbaik di Coursera adalah:

sebuah. Analisis Data dan Keterampilan Presentasi: Pendekatan PwC– Spesialisasi ini akan membantu Anda mendapatkan pengalaman langsung dengan analisis data dan pengetahuan tentang mengubah kecerdasan bisnis menjadi hasil dunia nyata. Ini akan memberi Anda pemahaman yang lebih baik, pemfilteran, dan penerapan data, yang pada gilirannya akan membantu Anda memecahkan masalah lebih cepat. Anda akan mahir menggunakan Microsoft Excel, PowerPoint, dan alat analisis dan komunikasi data umum lainnya. Yang terpenting Anda akan belajar membaca data dan menyajikannya.

b. Big Data, UCSD– Jika Anda perlu memahami data besar dan bagaimana hal itu akan berdampak pada bisnis Anda, spesialisasi ini untuk Anda. Anda akan dapat memperoleh pengalaman langsung dengan alat dan sistem yang digunakan oleh ilmuwan dan insinyur data besar seperti Hadoop dengan MapReduce, Spark, Pig, dan Hive. Anda akan belajar melakukan pemodelan prediktif dan memanfaatkan analisis grafik untuk memodelkan masalah. Jika Anda bekerja keras sampai akhir, Anda akan dapat menyelesaikan Proyek Capstone, yang dikembangkan dalam kemitraan dengan perusahaan perangkat lunak data Splunk, di mana Anda akan diizinkan untuk menerapkan konsep dasar yang Anda pelajari.

c. Spesialisasi Ilmu Data oleh Universitas Johns Hopkins– Spesialisasi ini mencakup konsep dan alat yang Anda perlukan di seluruh jalur data, mulai dari mengajukan serangkaian pertanyaan yang tepat hingga membuat kesimpulan serta menerbitkan hasil dalam format yang sederhana namun kuat .

d. SQL untuk ilmu data, UC Davis- Kursus ini dirancang untuk memberi Anda dasar dasar SQL bersama dengan bekerja dengan data yang akan membantu Anda bermigrasi ke kebutuhan database dunia ilmu data. Kursus dimulai dengan dasar-dasar dan mengasumsikan pengetahuan SQL nol. Kompleksitas tumbuh dengan mantap dan secara bertahap akan membuat Anda menulis kueri sederhana dan kompleks untuk membantu Anda memilih data dari tabel.

3. Stok Data

Lihat Datastock jika Anda membutuhkan kumpulan data web yang komprehensif, bersih, dan siap pakai dari berbagai industri di seluruh dunia. Solusi ini ideal bagi mereka yang mencari kumpulan data siap pakai untuk melakukan analisis dan memperoleh wawasan serta memperoleh keterampilan ilmu data.

Hebatnya, Anda mendapatkan sampel dataset gratis sebelum melakukan pembelian. Anda dapat menguji kualitas data untuk diri sendiri dan kemudian memutuskan.

4. Kaggle

Kaggle adalah tempat untuk melakukan proyek ilmu data, dan salah satu situs web paling populer di kalangan ilmuwan data pemula. Ini memberikan berbagai opsi seperti:

• sebuah. Memulai proyek baru Anda sendiri
• b. Menjelajahi proyek yang dibuat oleh orang lain
• c. Bergabung dengan salah satu kompetisi yang disponsori mereka

5. Pencarian data

Metode langsung mereka mengajarkan semua keterampilan yang Anda butuhkan untuk menjadi ilmuwan data, analis data, atau insinyur data. Anda dapat belajar dengan berbagai cara:

• sebuah. Menulis kode
• b. Bekerja dengan data
• c. Proyek bangunan