Data Preparation dengan Data Wrangler di Fabric

Sebelum Anda dapat melatih model machine learning, Anda harus memastikan bahwa data Anda bersih, konsisten, dan diformat dengan benar. Data mentah jarang siap untuk dianalisis, dan pra-proses manual bisa memakan waktu dan rentan kesalahan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui dasar-dasar persiapan data menggunakan Data Wrangler di Fabric. Anda akan beralih dari menangani data yang berantakan dan tidak terstruktur ke menghasilkan data yang bersih dan siap model secara langsung di dalam lingkungan notebook, mempercepat aliran kerja ilmu data Anda. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti konsep dasar pra-proses data dan masalah kualitas data umum; Navigasi antarmuka Data Wrangler di dalam notebook Fabric untuk memprofil dan menjelajahi data; Terapkan transformasi untuk menangani nilai yang hilang, duplikat, dan format yang tidak konsisten; Lakukan langkah rekayasa fitur seperti enkoding satu panas, penskalaan, dan normalisasi data; Memproduksi kode Python bersih secara otomatis untuk mengintegrasikan langkah pra-proses ke dalam pipa yang dapat direproduksi; Mempersiapkan dataset berkualitas tinggi yang dioptimalkan untuk pelatihan model pembelajaran mesin. Kursus ini dimulai dengan terminologi dan prinsip pembersihan data yang penting sebelum beralih ke walkthrough tertulis yang praktis dari alat transformasi Data Wrangler. Anda akan membaca contoh-contoh praktis dan potongan-potongan kode yang menunjukkan bagaimana mengekspor langkah-langkah pembersihan Anda ke kode Python yang siap produksi. Kursus ini dirancang untuk analis data pemula, ilmuwan data bercita-cita, dan pengembang yang ingin menyederhanakan aliran kerja persiapan data mereka. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan Fabric diperlukan, meskipun keakraban dasar dengan Python dan konsep data berguna. Mulailah membaca hari ini untuk menyederhanakan proses pembersihan data Anda dan membangun model machine learning yang lebih baik.