Pra-pemprosesan Data dan Kejuruteraan Ciri untuk Pemula

Data mentah jarang sekali sedia untuk analisis atau pembelajaran mesin, sering mengandungi jurang, ketidakselarasan, dan ralat. Menguasai pra-pemprosesan data adalah langkah pertama yang penting untuk memastikan model data anda menghasilkan keputusan yang tepat dan boleh dipercayai. Kursus ini membimbing anda daripada pengumpulan data mentah kepada set data yang bersih dan sedia model. Anda akan memahami cara menyusun pemboleh ubah, mengendalikan anomali, dan merekayasa ciri yang meningkatkan prestasi model. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami jenis data asas dan kaedah pengumpulan beretika - Membersihkan set data dengan mengenal pasti dan merawat nilai hilang dan pencilan (outliers) - Mengubah pemboleh ubah menggunakan teknik penskalaan (scaling), normalisasi, dan pengekodan (encoding) - Merekayasa ciri baharu untuk mengekstrak kuasa ramalan maksimum daripada data mentah - Menganalisis hubungan antara pemboleh ubah menggunakan pemeriksaan korelasi - Mengaplikasikan aliran kerja penyediaan data moden kepada data teks berangka dan berkategori Kursus ini bermula dengan definisi teras dan etika pengumpulan data sebelum beralih kepada teknik pembersihan data, transformasi, dan kejuruteraan ciri secara praktikal. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, pecahan konsep, dan contoh berasaskan kod yang praktikal. Kursus ini direka sepenuhnya untuk pemula, dan tiada pengalaman sains data terdahulu diperlukan untuk bermula. Mula membina asas yang kukuh dalam penyediaan data hari ini.