Datenvorverarbeitung und Feature Engineering für Einsteiger

Rohdaten sind selten bereit für Analysen oder maschinelles Lernen. Sie enthalten oft Lücken, Inkonsistenzen und Fehler. Die Beherrschung der Datenvorverarbeitung ist der entscheidende erste Schritt, um sicherzustellen, dass Ihre Datenmodelle genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Variablen strukturieren, Anomalien handhaben und Funktionen entwickeln, die die Modellleistung verbessern, und erfahren, wie Daten in Modellen verwendet werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Datentypen und ethische Sammlungsmethoden - Bereinigen Sie Datensätze, indem Sie fehlende Werte und Ausreißer identifizieren und behandeln - Transformieren Sie Variablen mit Skalierungs-, Normalisierungs- und Codierungstechniken - Entwickeln Sie neue Funktionen, um maximale Vorhersagekraft aus Rohdaten zu extrahieren - Analysieren Sie Beziehungen zwischen Variablen mit Korrelationsprüfungen - Wenden Sie moderne Datenaufbereitungs-Workflows auf numerische und kategoriale Textdaten an Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und Datenerfassungs-Ethik, bevor Sie zu praktischen Datenreinigungs-, Transformations- und Feature-Engineering-Techniken übergehen.Sie werden klare Erklärungen, konzeptionelle Aufschlüsselungen und praktische codebasierte Beispiele lesen. Dieser Kurs ist ausschließlich für Anfänger gedacht, und es ist keine vorherige Datenwissenschaftserfahrung erforderlich, um loszulegen. Bauen Sie noch heute eine solide Grundlage für die Datenaufbereitung auf.