Структура
Проверить размер набора, типы и пропуски.
Проведение разведочного анализа данных
Узнайте, как предварительно изучить набор данных перед выбором дальнейшего анализа.
В чём состоит навык
Разведочный анализ данных — предварительное исследование структуры, распределений, пропусков и возможных закономерностей в наборе.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Распределения
Изучить сводные показатели и графики.
Вопросы
Зафиксировать аномалии и гипотезы для дальнейшей проверки.
Подготовка, навыки и инструменты
Уточните вопрос исследования, происхождение данных, единицы измерения и доступные поля.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Проведение разведочного анализа данных»
Яндекс ПрактикумML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
153 600 ₽
Стоимость курса
от 6 271 ₽ / мес. на 36 мес.
GeekBrainsData Analyst (Аналитик данных)
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена анализу данных, Python, SQL и визуализации. После основной части школа перечисляет направления аналитики по выбору.
Цена на сайте
Стоимость курса
ProductStarОсновы Python для аналитиков
Мини-курс ProductStar для аналитиков о Python: основы языка, обработка данных в Pandas, визуализация и отчёты в Jupyter Notebook.
14 990 ₽
При оплате частями
1 499 ₽ / мес. · 10 мес.
GeekBrainsMachine Learning Engineer
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена машинному обучению, нейросетям, обработке текста и изображений. Два дополнительных медицинских раздела школа относит к индивидуальным тарифам.
Цена на сайте
Стоимость курса
Что важно знать о навыке «Проведение разведочного анализа данных»
Разведочный анализ помогает понять, что содержится в наборе и какие вопросы стоит изучить подробнее. Аналитик смотрит на типы данных, пропуски, распределения и необычные значения с помощью таблиц и графиков. Это помогает подобрать дальнейшие методы и заметить проблемы качества.
Необычная точка не обязательно является ошибкой: она может отражать реальное событие или особенность измерения. Обнаруженная на графике закономерность требует отдельной проверки и не доказывает причинность. Важно сохранять контекст сбора и не удалять неудобные наблюдения без обоснования.
Для практики исследуйте открытый учебный набор: посчитайте пропуски, постройте распределение одного числового признака и посмотрите несколько крайних значений. Запишите возможные объяснения и вопросы, на которые текущих данных недостаточно.