Preparazione dei dati con Data Wrangler in Fabric

Prima di poter addestrare qualsiasi modello di machine learning, devi assicurarti che i tuoi dati siano puliti, coerenti e formattati correttamente. I dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi e la pre-elaborazione manuale può richiedere tempo e essere soggetta a errori. Questo corso basato su testo ti guida attraverso le basi della preparazione dei dati utilizzando Data Wrangler in Fabric. Passerai dalla gestione di set di dati disordinati e non strutturati alla generazione di dati puliti e pronti per il modello direttamente all'interno degli ambienti notebook, accelerando il tuo flusso di lavoro di data science. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di pre-elaborazione dei dati e i problemi comuni di qualità dei dati; Navigare nell'interfaccia di Data Wrangler all'interno dei notebook di Fabric per profilare ed esplorare i dati; Applicare trasformazioni per gestire valori mancanti, duplicati e formattazione incoerente; Eseguire passaggi di feature engineering come one-hot encoding, scaling e normalizzazione dei dati; Generare automaticamente codice Python pulito per integrare i passaggi di pre-elaborazione in pipeline riproducibili; Preparare set di dati di alta qualità ottimizzati per l'addestramento di modelli di machine learning. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i principi di pulizia dei dati prima di passare a dimostrazioni pratiche scritte degli strumenti di trasformazione di Data Wrangler. Leggerai esempi pratici e frammenti di codice che ti mostrano come esportare senza problemi i tuoi passaggi di pulizia in codice Python pronto per la produzione. Questo corso è progettato per analisti di dati principianti, aspiranti data scientist e sviluppatori che desiderano ottimizzare i loro flussi di lavoro di preparazione dei dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Fabric, sebbene una familiarità di base con Python e i concetti di dati sia utile. Inizia a leggere oggi per semplificare il processo di pulizia dei dati e costruire modelli di machine learning migliori.