සිංහලෙන් Data Analytics ඉගෙන ගන්න!

දත්ත (Data) කියන නූතන ලෝකයේ වටිනාම සම්පත නිවැරදිව විශ්ලේෂණය කර, තීරණ ගැනීමේ හැකියාව ලබාගෙන, ඉහළ ඉල්ලුමක් ඇති රැකියාවකට අඩිතාලම දමන්න. මෙම පාඨමාලාව කිසිදු Vorwissen'යක් නොමැති ආරම්භකයින් සඳහාම විශේෂයෙන් සකසා ඇත. 0778543475

පාඨමාලාව ආරම්භ කරන්න

මෙම පාඨමාලාව තෝරාගත යුත්තේ ඇයි?

Beginner Friendly

කිසිදු Vorwissen'යක් අවශ්‍ය නැත. මුල සිට සරලව සියලු සංකල්ප පැහැදිලි කෙරේ.

ප්‍රායෝගික පුහුණුව

සෑම මොඩියුලයකටම අදාළව Real-world datasets සමග ප්‍රායෝගික උදාහරණ ඇතුළත් වේ.

සරල සිංහලෙන්

තේරුම් ගැනීමට අපහසු තාක්ෂණික කරුණු, ඔබට හුරුපුරුදු සිංහල භාෂාවෙන් ඉගෙන ගන්න.

රැකියා ඉලක්කගතයි

Data Analyst, Data Scientist වැනි රැකියා සඳහා අවශ්‍ය මූලික කුසලතා සියල්ල ආවරණය කරයි.

📘 පාඨමාලා අන්තර්ගතය (Modules)

Module 01 – Data Science හැඳුනුම
දත්ත විද්‍යාවේ මූලාරම්භය

Data Analytics යනු කුමක්ද? එය Data Science හා Machine Learning වලින් වෙනස් වන්නේ කෙසේද? ව්‍යාපාර, සෞඛ්‍ය, අධ්‍යාපන වැනි ක්ෂේත්‍ර වල ප්‍රායෝගික යෙදවුම් හරහා මෙම විෂය ක්ෂේත්‍රයේ වැදගත්කම අපි මෙහිදී ඉගෙන ගනිමු.

Read More
Module 02 – දත්ත වර්ග සහ මූලික සංකල්ප
දත්ත වල ස්වභාවය

සියලුම දත්ත එක හා සමාන නොවේ. වගුගත කළ (Structured) සහ නොකළ (Unstructured) දත්ත අතර වෙනස කුමක්ද? CSV, Excel වැනි formats වල සිට JSON, XML වැනි semi-structured data දක්වා දත්ත වර්ග හඳුනාගැනීමට මෙම කොටස ඔබට උදව් වේ.

Read More
Module 03 – Python මූලිකතා
විශ්ලේෂණයට අවශ්‍ය Python

Data Analytics සඳහා ලොව ජනප්‍රියම programming language එක වන Python මුල සිට ඉගෙන ගනිමු. Anaconda සහ Jupyter Notebook ස්ථාපනය කර, variables, data types, lists වැනි මූලික සංකල්ප ප්‍රායෝගිකව අත්හදා බලමු.

Read More
Module 04 – Data Handling with Pandas
Pandas සමග දත්ත කළමනාකරණය

Python වල ඇති Pandas library එක Data Analytics වල කොඳු නාරටිය බඳුය. DataFrame සහ Series යනු මොනවාද? CSV, Excel වැනි ෆයිල් වලින් දත්ත ලබාගැනීම, ඒවා sort, filter, slice කිරීම වැනි අත්‍යවශ්‍ය මෙහෙයුම් මෙහිදී ආවරණය කෙරේ.

Read More
Module 05 – Data Cleaning (Data Preprocessing)
දත්ත පිරිසිදු කිරීම

විශ්ලේෂකයෙකුගේ 80%ක් පමණ කාලය ගතවන්නේ දත්ත සුද්ධ කිරීමටයි. හිස්තැන් (Missing values) පිරවීම, අනුපිටපත් (Duplicates) ඉවත් කිරීම, data types නිවැරදි කිරීම වැනි අතිශය වැදගත් ක්‍රියාවලිය ප්‍රායෝගිකව ඉගෙන ගනිමු.

Read More
Module 06 – Data Visualization
දත්ත ප්‍රස්තාරගත කිරීම

සංඛ්‍යාත්මක දත්ත, පහසුවෙන් තේරුම්ගත හැකි ප්‍රස්තාර බවට පත් කරන්නේ කෙසේද? Matplotlib සහ Seaborn libraries භාවිතා කර Bar charts, Line graphs, Histograms, Heatmaps වැනි විවිධ ප්‍රස්තාර නිර්මාණය කිරීමට මෙහිදී ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.

Read More
Module 07 – Exploratory Data Analysis (EDA)
ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය

දත්ත තුළ සැඟවී ඇති රටා (patterns), සම්බන්ධතා (correlations) සහ ප්‍රවණතා (trends) හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලියයි. Mean, median, standard deviation වැනි සංඛ්‍යානමය මිනුම් භාවිතා කර දත්ත ගැන ගැඹුරු අවබෝධයක් ලබාගැනීමට ඉගෙන ගනිමු.

Read More
Module 08 – Database Basics + SQL
SQL සහ දත්ත සමුදායන්

බොහෝ විට දත්ත ගබඩා කර ඇත්තේ Databases වලයි. Relational Database එකක් යනු කුමක්ද? SQL (Structured Query Language) භාවිතා කර SELECT, WHERE, JOIN වැනි commands මගින් දත්ත ලබාගැනීමට සහ Pandas සමග එය සම්බන්ධ කිරීමට මෙහිදී උගන්වනු ලැබේ.

Read More
Module 09 – Real-World Project (Mini Project)
ප්‍රායෝගික ව්‍යාපෘතිය

පාඨමාලාව පුරා ඉගෙනගත් සියලු දේ භාවිතා කර සැබෑ ලෝකයේ dataset එකක් (විකුණුම් දත්ත හෝ ශිෂ්‍ය ලකුණු) විශ්ලේෂණය කරමු. දත්ත පිරිසිදු කර, ප්‍රස්තාරගත කර, අවසානයේ සරල වාර්තාවක් සකස් කිරීම දක්වා සම්පූර්ණ ක්‍රියාවලියම ඔබ විසින්ම සිදු කරනු ඇත.

Read More
Module 10 – Future of Data Analytics
ක්ෂේත්‍රයේ අනාගතය සහ රැකියා

Data Analytics වලින් පසු මීළඟ පියවර කුමක්ද? Machine Learning සහ AI වලට ඇති සම්බන්ධය, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist වැනි රැකියා මාර්ග, සහ Power BI, Tableau වැනි අනෙකුත් Tools පිළිබඳව දළ විශ්ලේෂණයක් මෙහිදී ලබා දේ.

Read More