Python Keşifsel Veri Analizi: Veriyi Temizle, Görüntüle ve Hazırla

Tahmin modellerinizi oluşturmadan veya iş görüşlerinizi oluşturmadan önce, ham verilerinizin anlatmaya çalıştığı hikayeyi anlamanız gerekir. Keşifsel Veri Analizi (EDA), karmaşık, yapısız veri kümelerini net, harekete geçirilebilir temellere dönüştüren her veri bilimi çalışma akışının kritik ilk adımıdır. Bu sadece metin olan ders, Python kullanarak tüm EDA sürecini size anlatıyor. Yeni veri kümelerini nasıl sistematik olarak denetleyeceğinizi, anormallikleri nasıl adresleyeceğinizi ve gelişmiş analiz için verilerinizi nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz. Pratik kod örnekleri ve yapılmış açıklamaları okuyarak hem sayısal hem de kategorik verileri temizlemek, değişkenler arasındaki ilişkileri keşfetmek ve bulgularınızı aşağı doğru makine öğrenme görevleri için hazırlamak için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Keşifsel veri analizinin temel ilkelerini ve ilk veri denetimlerini nasıl gerçekleştireceğinizi anlayın. - Eksik veya bozuk değerleri tanımlayarak, hesaplayarak ve değiştirerek karmaşık veri kümelerini temizleyin ve onaylayın. - Değişkenler arasındaki ilişkileri modern Seaborn görselleştirme teknikleri kullanarak analiz edin. - Veriler üzerindeki işlemlerinizi hızlandırmak için, verimli yöntem zinciri dahil, modern panda uygulamalarını uygulayın. - Yeni özellikleri tasarla ve kategorik değişkenleri dengeleyerek makine öğrenme modelleri için verileri optimize et. - Keşif sırasında keşfettiğiniz yapısal paternlere dayalı hipotezler oluşturup test edin. Kurs temel tanımlamalar ve temel veri inceleme teknikleriyle başlar ve daha sonra veri temizleme, görselleştirme stratejileri ve özellik mühendisliğine geçer.Gıda, değerlendirilmemiş verilerden modellemeye hazır yapısal veri kümelerine, tamamen yazılı açıklamalar ve temiz kod parçaları ile yönlendirilir. Bu ders veri bilimi alanında yeni başlayanlar, iş analistleri ve veri hazırlamada sağlam bir temel oluşturmak isteyen Python tutkunları için tasarlanmıştır. Python sintaksıyla ilgili temel bilgilerin olmasına rağmen EDA ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Veri kümelerinizin içindeki gizli içgörülerin kilidini açmak ve veri bilimi becerilerinizi yükseltmek için bugün okumaya başlayın.