機械学習のための探索的データ分析とデータ準備

機械学習モデルを構築する前に、データを理解し、クリーンアップし、準備する必要があります。このテキストベースのコースでは、生のメッセージを予測モデルのための高品質の入力に変換する基本的なプロセスを説明します。 これらの課題を解決するために，データの抽出，欠落した値の処理，強力な機能の設計，隠れたパターンを発見するための予備的な統計分析を行う方法を学びます。 学ぶことは 機械学習のパイプラインを構築するためのデータ品質の基本的な概念，データの種類，機械学習のパイプラインを理解する。 また，データベースのデータセットを検索するためのデータベース検索エンジンを開発した。 また，データの整理において，欠落値，アウトリガー，フォーマットの不一致を処理する。 特徴量のスケーリング，カテゴリ変数の符号化，数学的変換などの特徴量工学技術を適用する。 また，データパイプラインの信頼性を確保するために，スキーマチェックを用いた現代的なデータ検証を実践した。 また，統計的要約と相関行列を用いて仮説を生成する探索的データ分析を行う。 まず基本的な定義とデータ品質の原則を説明し，次にデータの操作と特徴のエンジニアリングを行います。明確な説明を読み，実用的なPythonコードスニペットを分析し，学習を強化するために書き込み練習を行います。 これは，データサイエンスと機械学習に入りたい初心者向けに設計されたもので，高度な前提条件は必要としない。 機械学習モデルを成功させるための重要なデータ準備技術を習得し始めます。