Başlangıçlar için veri öncesi işleme ve özellik mühendisliği

Ham veri, analiz veya makine öğrenimi için nadiren hazırdır ve sıklıkla boşluklar, tutarsızlıklar ve hatalar içerir. Veri ön işlemesini iyi bilmek, veri modellerinizin doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesini sağlamak için kritik ilk adımdır. Bu ders, sizi ham veri toplamadan temiz, model hazır veri kümelerine götürür. Değişkenleri nasıl yapılandırmalı, anormallikleri nasıl ele almalı ve model performansını artıran mühendislik özelliklerini nasıl anlamalısınız. Ne öğreneceksin: - Temel veri türlerini ve etik toplama yöntemlerini anlamak - Eksik değerleri ve dışsal değerleri tespit ederek veri kümelerini temizleyin - Ölçme, normalleştirme ve kodlama tekniklerini kullanarak değişkenleri dönüştürün - Ham verilerden maksimum öngörü gücünü çıkarmak için yeni özellikler tasarla. - Korelasyon kontrollerini kullanarak değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edin - Hem sayısal hem de kategorik metin verilerine modern veri hazırlama çalışma akışlarını uygulayın Kurs, veri temizleme, dönüşüm ve özellik mühendisliği tekniklerine geçmeden önce temel tanımlamalar ve veri toplama etiği ile başlar. Açık açıklamalar, kavramsal parçalanmalar ve pratik kod tabanlı örnekler okuyabilirsiniz. Bu kurs tamamen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve başlamak için önceden veri bilimi deneyimi gerekmez. Veriler hazırlama konusunda sağlam bir temel inşa etmeye bugün başlayın.