Estrazione, Trasformazione e Caricamento

Le aziende tecnologiche dispongono di pipeline complesse e su larga scala per gestire l'enorme quantità di dati provenienti da milioni di utenti, che si tratti dei post sui social media, dei dati di audience di programmi TV o di acquisti online.

Immagina la pipeline di dati di un servizio di streaming musicale. In questo esercizio sono elencate diverse attività della pipeline. Classificale all'interno delle varie fasi di ETL.

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Inizieremo il corso chiarendo cos'è la data science. Esploreremo il suo flusso di lavoro e come può essere applicata a problemi reali. Concluderemo il capitolo imparando a conoscere i principali ruoli professionali all'interno di questo settore.

Exercise 1: Che cos'è la data science o scienza dei dati?Exercise 2: Data science everywhere!Exercise 3: L’importanza della data science Exercise 4: Applicazioni della data science Exercise 5: Dose giornaliera di data science Exercise 6: The science of smart assistants Exercise 7: Ruoli e strumenti della data science Exercise 8: Selezionare il candidato giusto Exercise 9: Un ruolo da data scientist

Ora che abbiamo compreso il flusso di lavoro della data science, approfondiamo la prima fase: la raccolta e l'archiviazione dei dati. Scopriremo quali sono le diverse fonti di dati a cui puoi attingere, come si presentano i dati, come archiviarli una volta raccolti e come una pipeline di dati può automatizzare il processo.

Exercise 1: Fonti di dati Exercise 2: Ordinamento delle fonti di dati Exercise 3: Asthma frequencies Exercise 4: Tipi di dati Exercise 5: Classificare i tipi di dati Exercise 6: Net promoter score Exercise 7: Activity tracker Exercise 8: Archiviazione e recupero dei dati Exercise 9: Piattaforme cloud Exercise 10: Querying a database Exercise 11: Quale tipo di database?Exercise 12: Pipeline di dati Exercise 13: Caratteristiche della pipeline di dati Exercise 14: Estrazione, Trasformazione e Caricamento

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La preparazione dei dati è fondamentale: i data scientist dedicano l'80% del loro tempo alla pulizia e alla manipolazione dei dati e solo il 20% del loro tempo all'analisi effettiva. Questo capitolo ti mostrerà come diagnosticare i problemi nei tuoi dati, come gestire i valori mancanti e gli outlier o valori anomali. Imparerai poi a conoscere la visualizzazione, un altro strumento essenziale per esplorare i tuoi dati e comunicare i tuoi risultati.

Exercise 1: Data Preparation Exercise 2: La verità è là fuori Exercise 3: Sei pronto?Exercise 4: Analisi esplorativa dei dati Exercise 5: Analisi esplorativa dei dati numerica Exercise 6: Visual EDA Exercise 7: Visualizzazione Exercise 8: Interactive dashboards Exercise 9: Improving a dashboard

In questo capitolo finale, parleremo di sperimentazione e previsione! Iniziando con gli esperimenti, parleremo dei test A/B e passeremo alla previsione di serie temporali, dove impareremo a prevedere eventi futuri. Infine, concluderemo con il machine learning, esaminando l'apprendimento supervisionato e il clustering.

Exercise 1: Test A/B Exercise 2: Creare un flusso di lavoro per i test A/B Exercise 3: Significatività statistica Exercise 4: Intermediate results Exercise 5: Previsione di serie temporali Exercise 6: Classificazione dei dati di serie temporali Exercise 7: Interpret a time series plot Exercise 8: Machine Learning supervisionato Exercise 9: Quando utilizzare l'apprendimento supervisionato Exercise 10: Features and labels Exercise 11: Valutazione del modello Exercise 12: Clustering Exercise 13: Supervisionato vs. Non supervisionato Exercise 14: Cluster size selection Exercise 15: Congratulazioni!