Analisi esplorativa dei dati in Python: pulizia, visualizzazione e preparazione dei dati

Prima di poter creare modelli predittivi o generare informazioni di business, è necessario comprendere la storia che i dati grezzi stanno cercando di raccontare.L'analisi esplorativa dei dati (EDA) è il primo passo fondamentale in qualsiasi flusso di lavoro di data science, trasformando set di dati disordinati e non strutturati in fondamenta chiare e utilizzabili. Questo corso di solo testo ti guiderà attraverso l'intero processo EDA utilizzando Python.Impara come controllare sistematicamente i nuovi set di dati, affrontare le anomalie e strutturare i tuoi dati per analisi avanzate.Leggendo esempi di codice pratici e spiegazioni strutturate, acquisirai la sicurezza per pulire dati numerici e categorici, scoprire relazioni tra variabili e preparare i tuoi risultati per le attività di apprendimento automatico a valle. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali dell'analisi esplorativa dei dati e come eseguire le verifiche iniziali dei dati. - Pulire e convalidare i dataset disordinati identificando, calcolando e sostituendo i valori mancanti o corrotti. - Analizzare le relazioni tra variabili utilizzando le moderne tecniche di visualizzazione Seaborn. - Applica le pratiche moderne dei panda, tra cui un efficiente concatenamento dei metodi, per semplificare la manipolazione dei dati. - Progetta nuove funzionalità e bilancia le variabili categoriche per ottimizzare i dati per i modelli di apprendimento automatico. - Formulare e testare ipotesi basate su modelli strutturali scoperti durante l'esplorazione. Il corso inizia con definizioni fondamentali e tecniche di ispezione dei dati di base prima di passare alla pulizia dei dati, alle strategie di visualizzazione e all'ingegneria delle funzionalità.Passerai da dati grezzi e non classificati a set di dati strutturati pronti per la modellazione, guidati interamente da spiegazioni scritte e snippet di codice puliti. Questo corso è progettato per i principianti in data science, analisti aziendali e appassionati di Python che vogliono costruire una solida base nella preparazione dei dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con EDA, anche se è utile una familiarità di base con la sintassi di Python. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire le informazioni nascoste nei tuoi dataset e migliorare le tue competenze di data science.