Manipolazione dei Dati e Machine Learning: Flussi di Lavoro Python Intermedi

I dati sono raramente puliti o pronti per la modellazione, e andare oltre l'analisi di base richiede solide competenze di manipolazione. Questo corso basato su testo colma il divario tra lo scripting Python di base e le pipeline di machine learning strutturate. Passerai dalla semplice pulizia dei dati alla costruzione di flussi di lavoro end-to-end per la preparazione dei dati e il machine learning. Imparerai a gestire set di dati complessi, a ingegnerizzare feature di alta qualità e ad addestrare modelli predittivi con sicurezza. Cosa imparerai: - Pulire e trasformare set di dati complessi utilizzando tecniche avanzate di pandas e moderne operazioni su dataframe. - Ingegnerizzare feature di impatto da dati grezzi categorici, numerici e di tipo datetime per migliorare le prestazioni del modello. - Implementare algoritmi di machine learning supervisionato per compiti di classificazione e regressione. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando una robusta convalida incrociata e metriche appropriate. - Strutturare codice di machine learning pulito e riproducibile utilizzando pipeline e moderni standard di formattazione Python. - Applicare tecniche fondamentali di pre-elaborazione dei dati per prevenire il data leakage e garantire l'affidabilità del modello. Inizieremo con definizioni essenziali, terminologia chiave e concetti fondamentali di manipolazione dei dati prima di passare sistematicamente all'ingegneria delle feature, all'addestramento e alla valutazione dei modelli. Attraverso spiegazioni scritte e scenari di codice pratici, costruirai una solida base nei moderni flussi di lavoro dei dati. Questo corso è progettato per studenti con conoscenze di base di Python che desiderano espandere le proprie capacità di data science. Non sono richieste conoscenze matematiche avanzate o esperienza pregressa nel machine learning. Inizia a leggere oggi per elevare le tue competenze di manipolazione dei dati e machine learning.