เครื่องมือพื้นฐานสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: Git, GitHub และ R

การเข้าสู่สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต้องการมากกว่าการเข้าใจอัลกอริทึม คุณต้องรู้ว่าคุณจะจัดตั้งพื้นที่ทำงานของคุณอย่างไร และใช้เครื่องมือมาตรฐานของอุตสาหกรรมที่ทำให้งานของคุณสามารถแบ่งปันและสร้างขึ้นมาใหม่ได้ หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณถึงระบบนิเวศพื้นฐานที่ใช้โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพและนักวิทยาศาสตร์ทั่วโลก ด้วยการอ่านคู่มือแบบข้อความที่ครบถ้วนนี้ คุณจะสามารถเปลี่ยนแปลงจากผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริงไปเป็นผู้ปฏิบัติงานที่มีความสามารถในการจัดการโครงการข้อมูลได้ คุณจะเรียนรู้วิธีการติดตามการเปลี่ยนแปลงโค้ดของคุณ ทำงานร่วมกับผู้อื่น และทำเอกสารการวิเคราะห์ของคุณให้ชัดเจน เพื่อให้การค้นพบของคุณโปร่งใสและง่ายต่อการทำซ้ำ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คำศัพท์หลัก และวงจรชีวิตของโครงการ - ปรับแต่งสภาพแวดล้อมการพัฒนาภายในของคุณโดยใช้ R, RStudio และกระบวนการทำงานการจัดการแพกเกจสมัยใหม่ - หลักการควบคุมเวอร์ชันโดยการติดตามการเปลี่ยนแปลงโค้ด ด้วย Git และจัดเก็บข้อมูลบน GitHub - สร้างเอกสารที่มีโครงสร้างชัดเจนและรายงานการวิเคราะห์โดยใช้ไวยากรณ์ Markdown - ใช้วิธีการวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้ เพื่อมั่นใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ สามารถตรวจสอบได้ง่ายโดยคู่แข่ง - สร้างคำถามที่ใช้ได้จริง และจัดเรียงมัน ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ที่ถูกต้อง หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการอธิบายทฤษฎีพื้นฐานและมุมมองทั่วไปของวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากนั้นคุณจะพัฒนาผ่านการอธิบายแบบเขียนเป็นขั้นตอนและตัวอย่างโค้ดในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ จัดการคลังข้อมูล และเขียนการวิเคราะห์เอกสารครั้งแรกของคุณ หลักสูตรนี้ถูกออกแบบสำหรับผู้เริ่มต้นที่ยังไม่เคยเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเขียนโปรแกรม, หรือการควบคุมเวอร์ชันมาก่อน โดยไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางเทคนิคมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้ เพื่อสร้างฐานะมืออาชีพ สำหรับเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ