Preparação de dados para aprendizado de máquina em Python

Os dados brutos quase nunca estão prontos para algoritmos de machine learning.Para criar modelos que forneçam previsões precisas e confiáveis, você deve primeiro dominar a arte da limpeza de dados e da engenharia de recursos. Este curso baseado em texto orienta você desde conjuntos de dados bruto e confusos até entradas limpas e otimizadas prontas para pipelines de machine learning. Você ganhará as habilidades práticas necessárias para lidar com desafios de dados do mundo real com confiança usando o Python e suas bibliotecas de dados padrão. O que você aprenderá: 1. Limpe conjuntos de dados confusos, manipulando valores ausentes, duplicados e valores atípicos usando convenções pandas modernas. 3. Transforme variáveis categóricas e escalone recursos numéricos para obter o desempenho ideal do modelo. 4. Divida os conjuntos de dados corretamente para evitar vazamento de dados e garantir uma avaliação robusta do modelo. 6.Pratique escrever código Python limpo e legível com dicas de tipos modernos para pipelines de dados. Você começará com a terminologia básica e os conceitos fundamentais de qualidade de dados antes de passar passo a passo pelas técnicas práticas de limpeza, transformação e engenharia de recursos de dados.Através de explicações escritas e trechos de código realistas, você construirá um fluxo de trabalho sólido para preparar dados de alta qualidade. Este curso é projetado para iniciantes em ciência de dados e aprendizado de máquina que têm uma familiaridade básica com Python.Não é necessária experiência prévia de pré-processamento de dados.Comece a dominar o primeiro passo crucial do fluxo de trabalho de aprendizado da máquina hoje.