Datenaufbereitung und Feature Engineering für Machine Learning

Rohdaten sind selten sofort für das Training verfügbar.Das Verfeinern und Strukturieren von Datensätzen ist der wichtigste Schritt beim Aufbau zuverlässiger Machine-Learning-Systeme, die in der realen Welt gut funktionieren. Dieser Kurs führt Sie durch die wichtigsten Arbeitsabläufe, um sicherzustellen, dass Ihre Daten genau, ausgewogen und korrekt strukturiert sind, um häufige Fallstricke wie Bias und Überanpassung zu vermeiden.Sie erhalten ein tiefes Verständnis dafür, wie sich die Datenqualität direkt auf den Modellerfolg auswirkt und wie diese Prozesse für die Konsistenz automatisiert werden können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Datenbereinigung und des effektiven Umgangs mit fehlenden Werten. - Erstellen Sie automatisierte Pipelines, um komplexe Datentransformations-Workflows zu optimieren. - Wenden Sie Datenausgleichstechniken an, um verzerrte oder unverhältnismäßige Datensätze zu verwalten. - Verhindern Sie Datenlecks, um sicherzustellen, dass Modelle genau auf neue Informationen generalisiert werden. - Implementieren Sie eine k-fache Kreuzvalidierung für eine zuverlässige und ehrliche Leistungsbewertung. - Üben Sie Feature Scaling und kategorische Codierung, um Variablen für moderne Algorithmen vorzubereiten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und Datentypen, bevor Sie sich anhand von schriftlichen Erläuterungen und Code-Snippets mit praktischen Transformationstechniken und Pipeline-Konstruktion durch den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung bewegen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Data Science und Machine Learning, die keine Vorkenntnisse im Modelltraining haben. Bauen Sie noch heute eine solide Grundlage für die Datenaufbereitung auf.