Przygotowanie danych do uczenia maszynowego w Pythonie

Aby tworzyć modele, które zapewniają precyzyjne, niezawodne prognozy, musisz najpierw opanować sztukę czyszczenia danych i inżynierii funkcji. Ten kurs tekstowy poprowadzi Cię od surowych, niechlujnych zbiorów danych do czystych, zoptymalizowanych danych wejściowych gotowych do potoków uczenia maszynowego. Zdobędziesz praktyczne umiejętności potrzebne do pewnego radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z danymi w świecie rzeczywistym za pomocą Pythona i jego standardowych bibliotek danych. Czego się nauczysz: 1.Zrozum podstawowe koncepcje przygotowania danych, terminologię i rurociąg wstępnego przetwarzania. 2. Wyczyść bałagan w zbiorach danych, obsługując brakujące wartości, duplikaty i wartości odległe przy użyciu nowoczesnych konwencji pandy. 3. Przekształć zmienne kategoryczne i skaluj funkcje numeryczne w celu uzyskania optymalnej wydajności modelu. 4. Podziel zestawy danych prawidłowo, aby zapobiec wyciekom danych i zapewnić solidną ocenę modelu. 6.Praktykuj pisanie czystego, czytelnego kodu Pythona z nowoczesnymi wskazówkami dotyczącymi potoków danych. Zaczniesz od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć dotyczących jakości danych, a następnie przejdziesz krok po kroku przez praktyczne techniki czyszczenia danych, transformacji i inżynierii funkcji.Dzięki pisemnym wyjaśnieniom i realistycznym fragmentom kodu zbudujesz solidny przepływ pracy w celu przygotowania wysokiej jakości dane. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego, którzy mają podstawową znajomość Pythona.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie wstępnego przetwarzania danych.Zacznij opanować kluczowy pierwszy krok przepływu pracy uczenia się maszyn już dziś.