ఈ డేటా సైన్స్ కోర్సు ఎవరి కోసం?
డ్యాష్‌బోర్డులను స్వీకరించే, విశ్లేషణ చేయించే లేదా డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునే మేనేజర్లు, మార్కెటింగ్ సిబ్బంది, ఉత్పత్తి బృంద సభ్యులు, కార్యకలాపాల బాధ్యులు, వ్యవస్థాపకుల కోసం ఇది. మెరుగైన ప్రశ్నలు అడగాలని, బలహీనమైన నిర్ధారణలను గుర్తించాలని కోరుకునేవారికి సరిపోతుంది. స్ప్రెడ్‌షీట్‌పై ప్రాథమిక పరిచయం ఉంటే చాలు; అంతకుమించి ఏమీ అవసరం లేదు.
ఈ డేటా సైన్స్ కోర్సు ఎవరికి సరిపోదు?
డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగంలోకి ప్రవేశించడానికి పూర్తికాల శిక్షణ కోరుకునేవారి కోసం ఇది కాదు. ప్రధాన పాఠ్యక్రమానికి కోడ్ అవసరం లేదు. Python, SQLలో ఐచ్ఛిక కోడింగ్ పాఠాలు ప్రాథమిక స్థాయి నుంచి మొదలవుతాయి. అయితే విశ్వవిద్యాలయం లేదా కళాశాల డేటా సైన్స్ కార్యక్రమంలో లేదా పూర్తికాల సాంద్ర శిక్షణ కార్యక్రమంలో లభించే లోతైన అభ్యాసం, ప్రాజెక్టుల సమాహారం, మార్గదర్శకత్వానికి ఇవి ప్రత్యామ్నాయం కావు. ఉద్యోగ హామీ కూడా లేదు. ఇప్పటికే డేటా సైంటిస్టులుగా లేదా ఇంజినీర్లుగా పనిచేస్తూ అధునాతన ప్రత్యేక శిక్షణ కోరుకునేవారి కోసం కూడా ఇది కాదు. చాలామంది రెండింటినీ కలిపి నేర్చుకుంటారు: ఇక్కడ పునాదులు, తొలి కోడింగ్ పాఠాలు నేర్చుకుని, ఉద్యోగానికి అవసరమైన నైపుణ్యాల కోసం మరింత సుదీర్ఘమైన సాంకేతిక శిక్షణ తీసుకుంటారు.
ఒక్కో విభాగంలో నేను ఏమి నేర్చుకుంటాను?
ఈ ఆరు పాఠ్య విభాగాలు ఒకరు అడిగే ప్రశ్న నుంచి వారు తీసుకునే నిర్ణయం వరకు నిజమైన విశ్లేషణలోని దశలను అనుసరిస్తాయి.
1. వ్యాపార ప్రశ్న నుంచి డేటా ప్రశ్న వరకు
'అమ్మకాలు ఎందుకు తగ్గాయి?' అనే ప్రశ్నను డేటాతో సమాధానం చెప్పగల ప్రశ్నగా మార్చడం, మీ అభిప్రాయం మారాలంటే ఏ ఆధారాలు అవసరమో నిర్ణయించడం.
2. డేటా: అది ఎక్కడి నుంచి వస్తుంది, ఎలా తప్పుదారి పట్టిస్తుంది
నమూనాలు, అందుబాటులో లేని డేటా, జట్ల మధ్య మారే నిర్వచనాలు, సులభంగా దొరికే డేటా తరచుగా తగని డేటా ఎందుకు అవుతుందనే అంశాలు.
3. వివరణాత్మక గణాంకాలు
సగటులు, మధ్యగతాలు, వ్యాప్తి, శాతాలు, రేట్లు—వీటిలో ఒక్కొక్కటి అసలు పరిస్థితిని ఎప్పుడు మరుగుపరుస్తుందో తెలుసుకోవడం.
4. దృశ్య రూపంలో చూపడం
ప్రశ్నకు సమాధానం ఇచ్చే చార్ట్‌ను ఎంచుకోవడం, అనుకోకుండా లేదా ఉద్దేశపూర్వకంగా తప్పుదోవ పట్టించే చార్టులను అర్థం చేసుకోవడం.
5. ప్రయోగాలు మరియు A/B పరీక్షలు
నియంత్రణ సమూహాలు, నమూనా పరిమాణం, గణాంక ప్రాముఖ్యత గురించి సరళమైన భాషలో వివరణ, అలాగే సహసంబంధం కారణ సంబంధాన్ని ఎందుకు నిరూపించదో వివరణ.
6. విశ్లేషకులు, AIతో కలిసి పనిచేయడం
విశ్లేషణ అవసరాల వివరణ రాయడం, ఫలితాలను సమీక్షించడం, AI సహాయకుల లెక్కలను తనిఖీ చేస్తూ వాటితో డేటాను పరిశీలించడం.
వ్యక్తిగతీకరించిన అభ్యాస క్రమం నాకు అనుగుణంగా ఎలా మారుతుంది?
శాతాలు, సగటులు, చార్ట్‌లను అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు ఎంత సౌలభ్యం ఉంది, మీరు ఏ నిర్ణయాలు తీసుకుంటారు అనే విషయాలను ప్రారంభ స్థాయి అంచనా తనిఖీ చేస్తుంది. మార్కెటింగ్ నాయకుడి ఉదాహరణలు ప్రచార పరీక్షలు, మార్పిడి రేట్లపై కేంద్రీకరిస్తాయి; కార్యకలాపాల మేనేజర్ ఉదాహరణలు సరఫరా సమయాలు, లోపాల రేట్లపై కేంద్రీకరిస్తాయి. మీరు ఇప్పటికే గణాంకాలను నమ్మకంగా అర్థం చేసుకోగలిగితే, అభ్యాస క్రమం ప్రయోగాలు, పని సూచనల వైపు త్వరగా సాగుతుంది.
నేను ఏమి సాధన చేస్తాను?
కల్పిత లేదా బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్లను ఉపయోగించి, డేటా పనికి సంబంధించిన నిర్ణయాలను తీసుకోవడం సాధన చేస్తారు. ప్రతి పనిని మీరు చూడగలిగే మూల్యాంకన ప్రమాణాల ఆధారంగా అంచనా వేసి, మెరుగుపరచాల్సిన అంశాలపై అభిప్రాయం ఇస్తారు. ఏ స్కోర్‌నైనా సమీక్షించాలని కోరవచ్చు.
ఉదాహరణ పని: వంటకు సిద్ధంగా ఉండే పదార్థాల కిట్లను అందించే గ్రీన్‌బాస్కెట్ అనే కల్పిత సంస్థ రెండు వారాలపాటు కొత్త స్వాగత ఈమెయిల్‌ను పంపింది. దాన్ని తెరిచిన కస్టమర్లు మళ్లీ ఆర్డర్ చేసే అవకాశం 30 శాతం ఎక్కువగా ఉందని చెబుతోంది. ఈమెయిల్ పనిచేసిందని ఇది ఎందుకు నిరూపించదో మీరు వివరించి, నిష్పాక్షికమైన A/B పరీక్షను రూపొందిస్తారు. స్వీయ ఎంపిక సమస్యను గుర్తించారా, నియంత్రణ సమూహాన్ని నిర్వచించారా, విజయాన్ని కొలిచే ఒక కొలమానాన్ని ముందే ఎంచుకున్నారా, ఎవరైనా ఫలితాలను చూడటానికి ముందు పరీక్ష ఎంతకాలం నడవాలో చెప్పారా అనేది మూల్యాంకన ప్రమాణాల పట్టిక తనిఖీ చేస్తుంది.
డేటా సైన్స్ కోర్సుకు ఎంత సమయం పడుతుంది?
ఒక్కో పాఠం 10 నుంచి 15 నిమిషాలు ఉంటుంది. మీ మొత్తం అభ్యాస క్రమం ప్రాథమిక స్థాయి అంచనాపై, మీరు ఎంత తరచుగా చదువుతారనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కాబట్టి నిర్ణీత గంటల సంఖ్య లేదు. గణాంకశాస్త్ర నేపథ్యం ఉన్నవారు మూడో విభాగంలో చాలా భాగాన్ని దాటవేయవచ్చు. సంఖ్యలతో పనిచేయడం కొత్తగా ఉన్నవారికి ప్రయోగాలకు ముందు అదనపు అభ్యాసం లభిస్తుంది.
పూర్తి చేసిన తర్వాత నాకు ఏమి లభిస్తుంది?
చివరి ఆచరణాత్మక మూల్యాంకనంలో, మీరు ఒక విశ్లేషణలోని బలాలు, లోపాలను సమీక్షించి, మెరుగైన విశ్లేషణ కోసం సంక్షిప్త సూచనలు రాయాలి. ఉత్తీర్ణులైతే వృత్తి నిపుణుల కోసం డేటా సైన్స్ పునాదుల్లో గుర్తింపు ఉన్న ధ్రువపత్రం పొందుతారు. ఇది అధికారిక గుర్తింపు పొందిన విద్యార్హత కాదు. డేటా సైన్స్‌లో సాంకేతిక సామర్థ్యాన్ని ధ్రువీకరిస్తుందని చెప్పదు.
డేటా సైన్స్ కోర్సు ధర ఎంత?
కోర్సుకు విడిగా రుసుము లేదు: అది మీ ప్రణాళికలో భాగమే. వ్యక్తిగత ప్రణాళిక నెలకు USD 79 లేదా సంవత్సరానికి USD 790. బృంద ప్రణాళికలో 3 మంది వరకు నెలకు USD 189 లేదా సంవత్సరానికి USD 1,890; ఆ తర్వాత ప్రతి అదనపు సభ్యునికి నెలకు USD 49 లేదా సంవత్సరానికి USD 490. 25 మంది సభ్యుల నుంచి పెద్ద బృందాల ధరలు వర్తిస్తాయి. 7 రోజుల ఉచిత ప్రయోగం ఉంటుంది, క్రెడిట్ కార్డు అవసరం లేదు.