معالجة البيانات المسبقة وهندسة الميزات للمبتدئين

نادرًا ما تكون البيانات الأولية جاهزة للتحليل أو التعلم الآلي، وغالبًا ما تحتوي على فجوات وتناقضات وأخطاء. إتقان المعالجة المسبقة للبيانات هو الخطوة الأولى الحاسمة لضمان أن نماذج بياناتك تنتج نتائج دقيقة وموثوقة. يرشدك هذا المساق من جمع البيانات الأولية إلى مجموعات بيانات نظيفة وجاهزة للنمذجة. ستفهم كيفية هيكلة المتغيرات، والتعامل مع الشذوذات، وهندسة الميزات التي تحسن أداء النموذج. ما ستتعلمه: - فهم أنواع البيانات الأساسية وطرق الجمع الأخلاقية - تنظيف مجموعات البيانات عن طريق تحديد ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة - تحويل المتغيرات باستخدام تقنيات التحجيم والتطبيع والترميز - هندسة ميزات جديدة لاستخلاص أقصى قوة تنبؤية من البيانات الأولية - تحليل العلاقات بين المتغيرات باستخدام فحوصات الارتباط - تطبيق سير عمل إعداد البيانات الحديثة على كل من البيانات الرقمية والنصية الفئوية يبدأ المساق بالتعريفات الأساسية وأخلاقيات جمع البيانات قبل الانتقال إلى تقنيات تنظيف البيانات وتحويلها وهندسة الميزات العملية. ستقرأ شروحات واضحة، وتفصيلات مفاهيمية، وأمثلة عملية تعتمد على الكود. تم تصميم هذا المساق بالكامل للمبتدئين، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في علم البيانات للبدء. ابدأ في بناء أساس متين في إعداد البيانات اليوم.