Pre-elaborazione dei Dati e Ingegneria delle Funzionalità per Principianti

I dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi o il machine learning, spesso contengono lacune, incongruenze ed errori. Padroneggiare la pre-elaborazione dei dati è il primo passo cruciale per garantire che i tuoi modelli di dati producano risultati accurati e affidabili. Questo corso ti guida dalla raccolta di dati grezzi a set di dati puliti e pronti per il modello. Capirai come strutturare le variabili, gestire le anomalie e ingegnerizzare funzionalità che migliorano le prestazioni del modello. Cosa imparerai: - Comprendere i tipi di dati fondamentali e i metodi di raccolta etici - Pulire i set di dati identificando e trattando i valori mancanti e gli outlier - Trasformare le variabili utilizzando tecniche di scaling, normalizzazione e codifica - Ingegnerizzare nuove funzionalità per estrarre la massima potenza predittiva dai dati grezzi - Analizzare le relazioni tra le variabili utilizzando controlli di correlazione - Applicare flussi di lavoro moderni di preparazione dei dati sia a dati numerici che testuali categorici Il corso inizia con definizioni fondamentali ed etica della raccolta dei dati prima di progredire verso tecniche pratiche di pulizia, trasformazione e ingegneria delle funzionalità dei dati. Leggerai spiegazioni chiare, analisi concettuali ed esempi pratici basati su codice. Questo corso è progettato interamente per principianti e non è richiesta alcuna esperienza precedente in data science per iniziare. Inizia a costruire una solida base nella preparazione dei dati oggi.