Предварительная обработка данных и разработка функций для начинающих

Исходные данные редко готовы к анализу или машинному обучению, часто содержат пробелы, несоответствия и ошибки.Обобщение предварительной обработки данных является важным первым шагом к обеспечению того, чтобы ваши модели данных давали точные и надежные результаты. Этот курс поможет вам перейти от сбора необработанных данных к чистым, готовым к моделированию наборам данных. Вы узнаете, как структурировать переменные, обрабатывать аномалии и разрабатывать функции, повышающие производительность модели. Что вы узнаете: - Понимание основных типов данных и этических методов сбора - Очистка наборов данных путем выявления и обработки отсутствующих значений и отклонений - Преобразование переменных с использованием методов масштабирования, нормализации и кодирования - Разработка новых функций для извлечения максимальной предсказуемости из необработанных данных - Анализировать взаимосвязи между переменными с помощью проверок корреляции - Применять современные методы подготовки данных как к числовым, так и к категориальным текстовым данным Курс начинается с основных определений и этики сбора данных, а затем переходит к практическим методам очистки, преобразования и инженерного анализа данной модели. Вы прочитываете четкие объяснения, концептуальные разбивки и практические примеры на основе кода. Этот курс предназначен исключительно для начинающих, и для начала не требуется предыдущий опыт работы с данными. Начните создавать прочный фундамент в подготовке данных сегодня.