Chuẩn bị dữ liệu với Data Wrangler trong Fabric

Trước khi bạn có thể huấn luyện bất kỳ mô hình học máy nào, bạn phải đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, nhất quán và được định dạng đúng. Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng cho phân tích, và xử lý trước thủ công có thể tốn thời gian và dễ mắc lỗi. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nền tảng của việc chuẩn bị dữ liệu bằng cách sử dụng Data Wrangler trong Fabric. Bạn sẽ chuyển từ xử lý các tập dữ liệu hỗn độn, không cấu trúc để tạo ra dữ kiện sạch, sẵn sàng mô hình trực tiếp trong môi trường notebook, tăng tốc quá trình khoa học dữ lượng của bạn. Bạn sẽ học được: Hiểu các khái niệm xử lý trước dữ liệu cơ bản và các vấn đề chất lượng dữ kiện phổ biến; Điều hướng giao diện Data Wrangler trong các cuốn sổ tay Fabric để xác định và khám phá dữ lượng; Ứng dụng các biến đổi để xử lí các giá trị bị thiếu, lặp lại và định dạng không nhất quán; Thực hiện các bước kỹ thuật đặc điểm như mã hóa một lần, quy mô, và chuẩn hóa dữ liệu; Tạo mã Python sạch tự động để tích hợp các bước xử lý trước vào các đường ống tái tạo; Chuẩn bị các tập dữ kiện chất lượng cao tối ưu hóa cho mô hình học máy huấn luyện. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các nguyên tắc làm sạch dữ liệu trước khi chuyển sang các bước thực hành viết về các công cụ chuyển đổi của Data Wrangler. Bạn sẽ đọc qua các ví dụ thực tế và đoạn mã cho bạn thấy cách xuất khẩu các bước dọn dẹp của bạn một cách trơn tru vào mã Python sẵn sàng sản xuất. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu mới, các nhà khoa học dữ kiện tham vọng và các nhà phát triển muốn tối ưu hóa các công việc chuẩn bị dữ lượng. Không cần kinh nghiệm trước với Fabric, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python và các khái niệm dữ liệu là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để đơn giản hóa quá trình dữ liệu và xây dựng mô hình học máy tốt hơn.