ഡാറ്റാ സയൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ കോഴ്‌സ് ആർക്കുള്ളതാണ്?
ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ ലഭിക്കുന്നവരും വിശകലനത്തിന് ചുമതലപ്പെടുത്തുന്നവരും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നവരുമായ മാനേജർമാർ, വിപണനപ്രവർത്തകർ, ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗത്തിലെ ജീവനക്കാർ, പ്രവർത്തന മേധാവികൾ, സ്ഥാപകർ എന്നിവർക്കുള്ളതാണ് ഇത്. മികച്ച ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും ദുർബലമായ നിഗമനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കാണിത്. സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന പരിചയം മാത്രം മതി.
ഡാറ്റാ സയൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ കോഴ്‌സ് ആർക്കുള്ളതല്ല?
ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞന്റെ ജോലിയിലേക്ക് കടക്കാൻ മുഴുവൻ സമയ പഠനം ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കുള്ളതല്ല ഇത്. പ്രധാന പഠനപാതയ്ക്ക് കോഡ് എഴുതേണ്ടതില്ല. Python, SQL എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഐച്ഛിക കോഡിങ് പാഠങ്ങൾ അടിസ്ഥാനത്തിൽനിന്നാണ് തുടങ്ങുന്നത്. എന്നാൽ ഒരു സർവകലാശാലയിലെയോ കോളേജിലെയോ ഡാറ്റാ സയൻസ് പഠനപരിപാടിയോ മുഴുവൻ സമയ തീവ്രപരിശീലനമോ നൽകുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ചെയ്ത പദ്ധതികളുടെ സമാഹാരം, മാർഗനിർദേശം എന്നിവയ്ക്ക് അവ പകരമാകില്ല; ജോലി ഉറപ്പുമില്ല. ഇതിനകം ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരായോ എൻജിനീയർമാരായോ പ്രവർത്തിക്കുകയും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രത്യേക പരിശീലനം ആഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്നവർക്കുള്ളതുമല്ല ഇത്. പലരും രണ്ടും ചേർത്ത് പഠിക്കുന്നു: അടിസ്ഥാനങ്ങളും ആദ്യ കോഡിങ് പരിചയവും ഇവിടെനിന്ന് നേടുന്നു; ജോലിക്ക് ആവശ്യമായ കഴിവുകൾക്കായി കൂടുതൽ ദൈർഘ്യമുള്ള സാങ്കേതിക പഠനം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
ഓരോ മൊഡ്യൂളിലും ഞാൻ എന്താണ് പഠിക്കുക?
ഒരാൾ ഉന്നയിക്കുന്ന ചോദ്യത്തിൽനിന്ന് അവർ എടുക്കുന്ന തീരുമാനത്തിലേക്ക്, യഥാർഥമായ ഒരു വിശകലനത്തിന്റെ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയാണ് ആറ് പഠനഘടകങ്ങളും കടന്നുപോകുന്നത്.
1. ബിസിനസ് ചോദ്യത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യത്തിലേക്ക്
'വിൽപ്പന കുറയുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?' എന്ന ചോദ്യം വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഉത്തരം കണ്ടെത്താവുന്ന ചോദ്യമാക്കി മാറ്റുകയും, എന്ത് കണ്ടെത്തിയാൽ നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം മാറുമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക.
2. ഡാറ്റ: എവിടെനിന്ന് വരുന്നു, എങ്ങനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു
സാമ്പിളുകൾ, ലഭ്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ, ടീമുകൾക്കിടയിൽ വ്യത്യാസപ്പെടുന്ന നിർവചനങ്ങൾ, ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ പലപ്പോഴും തെറ്റായ വിവരങ്ങളാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് എന്നിവ.
3. വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്
ശരാശരി, മധ്യക, വ്യാപ്തി, ശതമാനങ്ങൾ, നിരക്കുകൾ എന്നിവയും അവ ഓരോന്നും യഥാർഥ സ്ഥിതി മറയ്ക്കുന്നത് എപ്പോഴാണെന്നതും.
4. ദൃശ്യവൽക്കരണം
ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്ന ചാർട്ട് തിരഞ്ഞെടുക്കലും അബദ്ധത്തിലോ മനഃപൂർവമോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ചാർട്ടുകൾ വായിച്ചുമനസ്സിലാക്കലും.
5. പരീക്ഷണങ്ങളും A/B പരിശോധനകളും
നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പുകൾ, സാമ്പിൾ വലുപ്പം, സ്ഥിതിവിവരശാസ്ത്രപരമായ പ്രാധാന്യം എന്നിവ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ; പരസ്പരബന്ധം എന്തുകൊണ്ട് കാര്യകാരണബന്ധമല്ല എന്നതും.
6. വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും AI-ക്കുമൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കൽ
വിശകലന നിർദേശക്കുറിപ്പ് എഴുതൽ, ഫലങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യൽ, AI സഹായികളുടെ കണക്കുകൾ പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് അവയുടെ സഹായത്തോടെ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യൽ.
എനിക്ക് അനുയോജ്യമായി വ്യക്തിഗത പഠനക്രമം എങ്ങനെ മാറുന്നു?
ശതമാനങ്ങൾ, ശരാശരികൾ, ചാർട്ടുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ എത്ര പരിചയമുണ്ടെന്നും ഏതുതരം തീരുമാനങ്ങളാണ് നിങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെന്നും പ്രാരംഭ നിലവാരപരിശോധന പരിശോധിക്കുന്നു. വിപണന മേധാവിയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രചാരണ പരീക്ഷണങ്ങളിലും ഉപഭോക്താക്കളായി മാറുന്നവരുടെ നിരക്കുകളിലും കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു; പ്രവർത്തന മാനേജരുടേത് വിതരണസമയങ്ങളിലും തകരാറുകളുടെ നിരക്കുകളിലും. ഇതിനകം കണക്കുകൾ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ വായിക്കാൻ കഴിയുന്നവർ പരീക്ഷണങ്ങളിലേക്കും നിർദേശരേഖകളിലേക്കും വേഗത്തിൽ നീങ്ങും.
ഞാൻ എന്താണ് പരിശീലിക്കുന്നത്?
സാങ്കൽപ്പികമോ പൊതുവായി ലഭ്യമോ ആയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾക്ക് ആവശ്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ നിങ്ങൾ പരിശീലിക്കും. ഓരോ പ്രവർത്തനവും കാണാവുന്ന മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡപ്പട്ടിക പ്രകാരം വിലയിരുത്തും. മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ട കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രതികരണം ലഭിക്കും. ഏത് സ്കോറും പുനഃപരിശോധനയ്ക്കായി അടയാളപ്പെടുത്താം.
പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഉദാഹരണം: പാചകത്തിനുള്ള ചേരുവക്കിറ്റുകൾ വിൽക്കുന്ന സാങ്കൽപ്പിക സ്ഥാപനമായ ഗ്രീൻബാസ്കറ്റ് രണ്ടാഴ്ചക്കാലം പുതിയൊരു സ്വാഗത ഇമെയിൽ ഉപയോഗിച്ചു. അത് തുറന്ന ഉപഭോക്താക്കൾ വീണ്ടും ഓർഡർ ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത 30 ശതമാനം കൂടുതലായിരുന്നുവെന്ന് സ്ഥാപനം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഇമെയിൽ ഫലപ്രദമായിരുന്നുവെന്ന് ഇത് തെളിയിക്കാത്തത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുകയും നിഷ്പക്ഷമായ ഒരു A/B പരീക്ഷണം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്വയം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നം നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ടോ, ഒരു നിയന്ത്രണസംഘം നിർവചിക്കുന്നുണ്ടോ, വിജയത്തിനുള്ള ഒരു അളവുകോൽ മുൻകൂട്ടി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നുണ്ടോ, ആരെങ്കിലും ഫലങ്ങൾ നോക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പരീക്ഷണം എത്രകാലം നടത്തണമെന്ന് പറയുന്നുണ്ടോ എന്നിവ മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ സയൻസ് കോഴ്‌സ് പൂർത്തിയാക്കാൻ എത്ര സമയമെടുക്കും?
ഓരോ പാഠവും 10 മുതൽ 15 മിനിറ്റ് വരെയാണ്. നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ പഠനപാതയുടെ ദൈർഘ്യം പ്രാരംഭ നിലവാരപരിശോധനയെയും എത്ര ഇടവിട്ട് പഠിക്കുന്നു എന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. അതിനാൽ നിശ്ചിത മണിക്കൂർ കണക്കില്ല. സ്ഥിതിവിവരശാസ്ത്രത്തിൽ പശ്ചാത്തലമുള്ള ഒരാൾക്ക് മൂന്നാമത്തെ പഠനഘടകത്തിലെ വലിയൊരു ഭാഗം ഒഴിവാക്കാനായേക്കാം. അതേസമയം, കണക്കുകളിൽ പരിചയമില്ലാത്ത ഒരാൾക്ക് പരീക്ഷണങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ് അധിക പരിശീലനം ലഭിക്കും.
പൂർത്തിയാക്കുമ്പോൾ എനിക്ക് എന്ത് ലഭിക്കും?
അവസാന പ്രായോഗിക മൂല്യനിർണയത്തിൽ ഒരു വിശകലനത്തെ വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്താനും അതിലും മികച്ചൊരു വിശകലനത്തിനുള്ള നിർദേശക്കുറിപ്പ് എഴുതാനും ആവശ്യപ്പെടും. വിജയിച്ചാൽ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കായുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് അടിസ്ഥാനങ്ങളിൽ അംഗീകാരമുള്ള സർട്ടിഫിക്കറ്റ് ലഭിക്കും. ഇത് ഔദ്യോഗിക അക്രഡിറ്റേഷനുള്ള യോഗ്യതയല്ല; ഡാറ്റാ സയൻസിലെ സാങ്കേതിക പ്രാവീണ്യം തെളിയിക്കുന്നതായും അവകാശപ്പെടുന്നില്ല.
ഡാറ്റാ സയൻസ് കോഴ്‌സിന്റെ ഫീസ് എത്രയാണ്?
പ്രത്യേക കോഴ്‌സ് ഫീസ് ഇല്ല: അത് നിങ്ങളുടെ പദ്ധതിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വ്യക്തിഗത പദ്ധതിക്ക് മാസം USD 79 അല്ലെങ്കിൽ വർഷം USD 790 ആണ്. ടീം പദ്ധതിയിൽ 3 അംഗങ്ങൾ വരെ മാസം USD 189 അല്ലെങ്കിൽ വർഷം USD 1,890 ആണ്. അതിനുശേഷം ഓരോ അധിക അംഗത്തിനും മാസം USD 49 അല്ലെങ്കിൽ വർഷം USD 490 നൽകണം. 25 അംഗങ്ങൾ മുതൽ അംഗസംഖ്യ അനുസരിച്ചുള്ള നിരക്കുകൾ ബാധകമാണ്. 7 ദിവസത്തെ സൗജന്യ പരീക്ഷണം ഉൾപ്പെടുന്നു; ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ആവശ്യമില്ല.