Fabric'de Data Wrangler ile Veri Hazırlama

Herhangi bir makine öğrenimi modelini eğitmeden önce, verilerinizin temiz, tutarlı ve doğru biçimlendirilmiş olduğundan emin olmalısınız. Ham veri nadiren analiz için hazırdır ve manuel ön işleme zaman alıcı ve hataya meyilli olabilir. Bu metin tabanlı kurs, Fabric'da Data Wrangler kullanarak veri hazırlamanın temellerini size gösterir. Karışık, yapısız veri kümelerini yönetmekten, temiz, model-hazır verileri doğrudan dizüstü bilgisayar ortamlarında üreterek, veri bilimi çalışma akışınızı hızlandıracaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel veri öncesi işleme kavramlarını ve yaygın veri kalitesi sorunlarını anlayın; Fabric not defteri içindeki Data Wrangler arayüzünü profillemek ve verileri keşfetmek için yönlendirin; Eksik değerleri, kopyaları ve tutarsız biçimlendirmeyi ele almak için dönüşümleri uygulayın; Bir sıcak kodlama, ölçeklendirme, ve veri normalizasyonu; Tekrarlanabilir boru hatlarına ön işleme adımları entegre etmek için temiz Python kodu otomatik olarak oluşturun; Makine öğrenme modelleri için optimize edilmiş yüksek kaliteli veri kümeleri hazırlayın. Kurs, Data Wrangler'ın dönüşüm araçlarının pratik yazılı yürüyüşlerine geçmeden önce temel terminoloji ve veri temizleme ilkeleriyle başlar. Temizleme adımlarınızı üretim hazır Python koduna nasıl sorunsuz bir şekilde ihraç edeceğinizi gösteren pratik örnekler ve kod parçaları okuyacaktır. Bu kurs, yeni başlayan veri analistler, umut verici veri bilim adamları ve veri hazırlık çalışma akışlarını düzenlemek isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Fabric ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ve veri kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır. Veri temizleme sürecinizi basitleştirmek ve daha iyi makine öğrenimi modelleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.