Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung für maschinelles Lernen

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den wesentlichen Prozess der Umwandlung von Rohdaten, die nicht sauber sind, in hochwertige Eingaben für die Vorhersagemodellierung.Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Daten bereinigen und aufbereiten, bevor Sie ein maschinelles Lernmodell erstellen. Sie lernen, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, mit fehlenden Werten umgehen, leistungsstarke Funktionen entwickeln und vorläufige statistische Analysen durchführen, um versteckte Muster aufzudecken.Sie lernen auch, wie man Daten aus einer Datenbank extrahiert, um sie in eine Datenbank zu importieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Datenqualitätskonzepte, Datentypen und die Machine Learning-Pipeline. - Abrufen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen, einschließlich SQL-Datenbanken und modernen NoSQL-Systemen. - Bereinigen Sie unordentliche Daten, indem Sie fehlende Werte, Ausreißer und Formatierungsinkonsistenzen behandeln. - Wenden Sie Feature-Engineering-Techniken wie Skalierung, Codierung kategorialer Variablen und mathematische Transformationen an. - Üben Sie moderne Datenvalidierung mit Schemaüberprüfungen, um die Zuverlässigkeit der Datenpipeline sicherzustellen. - Führen Sie explorative Datenanalysen mit statistischen Zusammenfassungen und Korrelationsmatrizen durch, um Hypothesen zu generieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenqualitätsprinzipien, bevor Sie sich der praktischen Datenmanipulation und dem Feature Engineering widmen.Sie lesen klare Erklärungen, analysieren praktische Python-Code-Snippets und führen schriftliche Übungen durch, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die in die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen einsteigen möchten, ohne dass erweiterte Voraussetzungen erforderlich sind. Erlernen Sie die wichtigen Fähigkeiten zur Datenvorbereitung, die den Erfolg von Machine-Learning-Modellen sichern.