Makine Öğrenme Boru Hattı için Veri Ön İşleme ve Normalizasyon

Ham veri nadiren makine öğrenmesi için hazırdır ve zayıf ön işleme üretimde model başarısızlığının başlıca nedenidir. Başarılı bir model oluşturmak, veri kalitesi, analiz ve normalizasyonu iyileştirmekle başlar. Bu metin tabanlı kurs, sizi ham, karmaşık veri kümelerinden temiz, model hazır boru hatlarına yönlendirir. Eksik değerleri, ölçek özelliklerini ve karmaşık biçimleri sistematik olarak nasıl ele alacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi için veri kalitesi ve yapısı temellerini öğrenin - Yapısız ve yarı yapısız veri formatlarını temiz veri çerçevelerine dönüştürün - Özellikleri hazırlamak için ölçekleme, normalleştirme ve kodlama tekniklerini uygulayın - Güçlü istatistiksel stratejiler kullanarak eksik verileri ve dışsal değerleri yönetir - Modern doğrulama uygulamaları kullanarak veri kalitesi ve şemaları doğrula - Python kütüphanelerini kullanarak tekrarlanabilir ön işleme boru hatları oluştur Pratik analiz tekniklerine geçmeden önce temel veri kalitesi kavramları ve terminolojisiyle başlayacaktır. İlerleme kaydettikçe, özellik mühendisliği, normalizasyon ve yapılmış boru hattı tasarımının pratik örneklerini okuyacaktır. Bu kurs, önceden gerekli olmayan veri mühendisliği deneyimi olmayan yeni başlayanlar ve umut verici veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Güvenilir, yüksek performanslı makine öğrenimi boru hatları inşa etmek için bugün okumaya başlayın.