إعداد البيانات باستخدام Data Wrangler في Fabric

قبل أن تتمكن من تدريب أي نموذج تعلم آلي، يجب عليك التأكد من أن بياناتك نظيفة ومتسقة ومنسقة بشكل صحيح. نادرًا ما تكون البيانات الأولية جاهزة للتحليل، ويمكن أن يكون المعالجة المسبقة اليدوية مستهلكة للوقت وعرضة للأخطاء. يرشدك هذا المساق النصي خلال أساسيات إعداد البيانات باستخدام Data Wrangler في Fabric. ستنتقل من التعامل مع مجموعات البيانات الفوضوية وغير المهيكلة إلى إنشاء بيانات نظيفة وجاهزة للنماذج مباشرة داخل بيئات دفاتر الملاحظات، مما يسرع سير عمل علم البيانات الخاص بك. ما ستتعلمه: * فهم مفاهيم المعالجة المسبقة للبيانات الأساسية ومشكلات جودة البيانات الشائعة؛ * التنقل في واجهة Data Wrangler داخل دفاتر ملاحظات Fabric لفحص البيانات واستكشافها؛ * تطبيق التحويلات للتعامل مع القيم المفقودة، والتكرارات، والتنسيق غير المتسق؛ * إجراء خطوات هندسة الميزات مثل الترميز الأحادي الساخن، والقياس، وتطبيع البيانات؛ * إنشاء كود Python نظيف تلقائيًا لدمج خطوات المعالجة المسبقة في مسارات عمل قابلة للتكرار؛ * إعداد مجموعات بيانات عالية الجودة محسّنة لتدريب نماذج التعلم الآلي. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية ومبادئ تنظيف البيانات قبل الانتقال إلى جولات عملية تفاعلية لأدوات تحويل Data Wrangler. ستقرأ أمثلة عملية ومقتطفات كود توضح لك كيفية تصدير خطوات التنظيف الخاصة بك بسلاسة إلى كود Python جاهز للإنتاج. تم تصميم هذا المساق لمحللي البيانات المبتدئين، وعلماء البيانات الطموحين، والمطورين الذين يرغبون في تبسيط مسارات عمل إعداد البيانات الخاصة بهم. لا يلزم وجود خبرة سابقة في Fabric، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python ومفاهيم البيانات مفيد. ابدأ القراءة اليوم لتبسيط عملية تنظيف البيانات الخاصة بك وبناء نماذج تعلم آلي أفضل.