Bạn có muốn làm cho dữ liệu của tổ chức mình có giá trị hơn không? . Các nhà phân tích dữ liệu cần sử dụng cơ sở dữ liệu và các công nghệ khác để thu thập, sắp xếp và thao tác dữ liệu này một cách hiệu quả
Khóa học này sẽ giúp bạn học cách tự tin sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để phân tích dữ liệu và tiến hành mô hình hóa dữ liệu
Làm quen với các kỹ thuật phân tích dữ liệu
Bạn sẽ so sánh phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu nâng cao, đồng thời thảo luận về các nguyên tắc cơ bản của thống kê và ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu
Bạn sẽ học một loạt các kỹ thuật khác nhau cho phép bạn thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau và điều chỉnh cách tiếp cận của bạn cho phù hợp với chủ đề, hoàn cảnh và thời gian bạn có
Tìm hiểu các hàm Python mới
Bạn cũng sẽ sử dụng Python để hỗ trợ sắp xếp và nhập dữ liệu, đồng thời tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao bao gồm khai thác dữ liệu và học máy
Khi bạn củng cố kiến thức mới của mình bằng cách xem xét các ví dụ và lý thuyết trong thế giới thực, bạn sẽ phát triển các kỹ năng tuyển dụng quan trọng và kiến thức cơ bản về Python để tạo sự khác biệt với các ứng viên khác khi nộp đơn xin việc trong nhiều ngành
Thúc đẩy sự nghiệp của bạn với các kỹ năng phân tích dữ liệu
Khóa học này sẽ nâng cao hiểu biết trước đó của bạn về cách làm việc với dữ liệu và phân tích, đồng thời bạn sẽ có thể thêm các kỹ năng Python vào CV của mình
Sau khi hoàn thành ExpertTrack đầy đủ, bạn sẽ có kiến thức và sự tự tin cần thiết để áp dụng các kỹ năng của mình trong môi trường chuyên nghiệp trong thế giới thực
Nếu ai đó hỏi bạn về những kỹ năng cứng quan trọng nhất đối với nhà phân tích kinh doanh, bạn sẽ kể tên những kỹ năng nào? . Phần mềm này chắc chắn là thuận tiện và thường hiệu quả để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, đó là lý do vững chắc khiến nó được chấp nhận rộng rãi như một tiêu chuẩn. Tuy nhiên, nhiều hạn chế đã và đang ngày càng bộc lộ rõ trong những năm gần đây. Khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu tăng theo cấp số nhân, điều này đòi hỏi các công cụ xử lý dữ liệu tinh vi hơn như ngôn ngữ lập trình. Trong bài viết này, tôi sẽ tập trung vào Python và giải thích, dựa trên kinh nghiệm làm việc của tôi trong lĩnh vực tư vấn quản lý, tại sao tôi tin rằng nó là một kỹ năng cần thiết cho các nhà phân tích kinh doanh ngay bây giờ và thậm chí có thể là một kỹ năng quan trọng trong tương lai
Ảnh của Christina @ wocintechchat. com trên Unsplash
Tại sao đặc biệt là Python? . Nhưng tôi tin rằng Python là lựa chọn tốt nhất vì nhiều lý do
- Học tương đối đơn giản
Khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình khác, một số người có thể nói rằng Python khá dễ học. Nó có cú pháp tương đối đơn giản và nhiều tài nguyên học tập tuyệt vời. - Hỗ trợ cộng đồng lớn
Rõ ràng là Python rất phổ biến. Đó là lý do tại sao khi bạn gặp sự cố nào đó, có khả năng cao là ai đó đã từng gặp sự cố tương tự trước đó. Do đó, bạn luôn có thể tìm thấy sự trợ giúp hoặc thậm chí có thể là một giải pháp sẵn sàng sử dụng. - Rất nhiều giải pháp phân tích tuyệt vời có sẵn [bao gồm cả thư viện cho ML/DL]
Nói về các giải pháp sẵn sàng sử dụng, các nhà phân tích thường quen làm việc với những giải pháp như vậy, . Đó là, sự tồn tại của nhiều thư viện Python tuyệt vời để phân tích dữ liệu là một lợi ích to lớn.
Tôi chưa bao giờ là một lập trình viên chuyên nghiệp và luôn muốn làm việc trong lĩnh vực liên quan đến kinh doanh. Đó là lý do tại sao tôi theo học chuyên ngành Kinh tế & Tài chính và thực sự không biết gì về lập trình, nhưng tôi tin rằng Khoa học dữ liệu thực sự có thể bổ sung một số giá trị cho hồ sơ của tôi và tôi rất quan tâm. Vì vậy, tôi đã đăng ký một chương trình Thạc sĩ tốt trong lĩnh vực DS, nơi tôi đã học được tất cả những thứ này và bắt đầu áp dụng nó vào các tác vụ mà tôi thường làm với Excel. Không ngạc nhiên, tôi thấy nó hiệu quả và khá thú vị, vì vậy tôi bắt đầu giới thiệu nó với các đồng nghiệp của mình như một công cụ phân tích tuyệt vời. Trong khi tranh luận về đề xuất giá trị của Python trong phân tích, tôi đã đưa ra 3 lợi thế chính mà tôi sẽ mô tả bên dưới
Tự động hóa & Khả năng nhân rộng
Không ai thích làm những nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường xuyên. Chà, có thể ai đó làm vậy, nhưng đó chắc chắn không phải là đặc điểm chung của các nhà phân tích vì chúng ta thường muốn ủy thác những nhiệm vụ này nếu có thể. Đây là lúc Python cần trợ giúp vì nó cho phép chúng ta tự động hóa nhiều quy trình. Dưới đây là một số ví dụ tôi đã gặp
- Lặp lại cùng một phân tích cho một số thị trường/đối thủ cạnh tranh/phân khúc khách hàng/v.v.
- Thu thập một số dữ liệu từ các nguồn trực tuyến [Web Scraping]
- Xử lý lỗi trong dữ liệu văn bản để hợp nhất các bộ dữ liệu khác nhau [Fuzzy Match]
Danh sách có thể tiếp tục, nhưng vấn đề là thay vì thực hiện cùng một nhiệm vụ nhiều lần [thậm chí có thể thực hiện thủ công mỗi lần], chúng tôi phát triển một quy trình mạnh mẽ, có thể tái sử dụng. Nó có thể được sử dụng bởi chính chúng ta trong tương lai hoặc bàn giao cho đồng nghiệp của chúng ta [tất nhiên, nếu họ biết Python]. Hơn nữa, tập lệnh Python thường minh bạch và có thể đọc được nếu được tạo đúng cách, do đó, đồng nghiệp hoặc người giám sát của chúng tôi sẽ dễ dàng thực hiện từng bước phân tích của chúng tôi và hiểu những gì đang diễn ra ở đó. Đó là một lợi thế rất lớn so với Excel vì Excel không cho phép chúng ta xem hết các bước trung gian này
Làm việc với Dữ liệu lớn
Ở đây tôi không chỉ nói về định nghĩa truyền thống của Dữ liệu lớn [3 Vs] mà còn về bất kỳ dữ liệu nào quá lớn để phù hợp với Excel [hơn ~ 1 triệu hàng]. Đây là điều mà tôi cũng đã gặp rất nhiều. Phần lớn các tập đoàn lớn [không chỉ những tập đoàn kỹ thuật số tiên tiến] đã tạo ra đủ dữ liệu để gọi nó là “Lớn” và có thể dự đoán rằng họ muốn có được thông tin chi tiết từ dữ liệu này. Vì vậy, khi các nhà phân tích kinh doanh truyền thống không thể làm điều đó, các tập đoàn này chuyển sang các nhà khoa học dữ liệu để tìm câu trả lời. Tôi hiểu rằng một số câu hỏi này có thể cực kỳ phức tạp và thực sự cần có sự tham gia của các chuyên gia dữ liệu, nhưng có phải lúc nào cũng vậy không? . Đôi khi, nhiệm vụ dễ dàng như mở một vài bộ dữ liệu 5Gb, hợp nhất chúng, tạo một số trục và vẽ các trang trình bày/biểu đồ trên cơ sở của chúng. Tất nhiên, nghe có vẻ rắc rối nếu bạn chỉ biết sử dụng Excel, nhưng nếu bạn là người dùng Python, bạn sẽ dễ dàng hoàn thành nhiệm vụ này và tiết kiệm một số tiền và thời gian cho tổ chức của mình
Trong thực tế, nó đã xảy ra nhiều lần khi tôi chỉ cần vẽ một số biểu đồ dựa trên cơ sở dữ liệu lớn như phân phối doanh số bán vé, thông tin khách hàng, dữ liệu SKU, v.v. Điều quan trọng là phải hiển thị bức tranh đầy đủ thay vì một số mẫu, vì vậy kỹ năng xử lý Dữ liệu lớn là cần thiết
Mô hình hóa nâng cao
Thành thật mà nói, đó là phần thú vị nhất đối với tôi, nhưng ít được sử dụng nhất. Tuy nhiên, đôi khi nó có thể khá quan trọng để thành công. Lý do cơ bản cũng giống như đối số trước đó - các công ty có dữ liệu và muốn có thông tin chi tiết. Một số thông tin chi tiết này không thể được phát hiện nếu không có máy học, vì chúng quá phức tạp để các nhà phân tích con người có thể tìm thấy thủ công. Một số task dạng này mình đã và đang làm
- Dự báo giá với mô hình kinh tế lượng
- Phân khúc thị trường với các thuật toán phân cụm
- Phân loại sản phẩm với thuật toán dựa trên cây
- Ước tính độ co giãn của giá sản phẩm
Những nhiệm vụ này có thể được giải quyết trong Excel bằng hồi quy tuyến tính không? . Mô hình hóa nâng cao hơn trong Python chắc chắn sẽ mang lại cho chúng tôi tính linh hoạt cao hơn và rất có thể mang lại kết quả tốt hơn
Cuối cùng, một trong những điều tôi yêu thích ở Python là các nguyên tắc nguồn mở của nó. Có một cộng đồng rộng lớn gồm các chuyên gia chia sẻ cởi mở ý tưởng và cơ sở của họ, giúp đỡ người khác và cùng nhau tạo ra một số dự án tuyệt vời. Ý tưởng này ban đầu gây nhầm lẫn cho tôi cũng như đối với một người từ thế giới doanh nghiệp truyền thống, nhưng sau đó tôi đã nhận ra tiềm năng to lớn của nó. Đó là lý do tại sao tôi đang cố gắng thúc đẩy mọi người học Python và tham gia cộng đồng tuyệt vời này
Nếu bài viết này thu hút được sự chú ý, tôi dự định xuất bản thêm một số câu chuyện chia sẻ [nhiều nhất có thể] một số chi tiết hữu ích và các đoạn mã cho các ví dụ cụ thể mà tôi đang làm việc tại Bain