Datenaufbereitung für maschinelles Lernen in Python

Rohdaten sind fast nie für Machine-Learning-Algorithmen geeignet.Um Modelle zu erstellen, die präzise, zuverlässige Vorhersagen liefern, müssen Sie zunächst die Kunst der Datenreinigung und des Feature-Engineering beherrschen.Dieser textbasierte Kurs führt Sie von rohen, unordentlichen Datensätzen zu sauberen, optimierten Eingaben, die für Machine Learning-Pipelines geeignet sind. Sie erwerben die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um mit Python und seinen Standarddatenbibliotheken vertrauensvoll mit realen Datenherausforderungen umzugehen. Was Sie lernen: 1. Verstehen Sie grundlegende Datenaufbereitungskonzepte, Terminologie und die Vorverarbeitungspipeline. Bereinigen Sie unübersichtliche Datensätze, indem Sie fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer mit modernen Pandas-Konventionen verarbeiten. 3. Transformieren Sie kategoriale Variablen und skalieren Sie numerische Merkmale für eine optimale Modellleistung. 4. Entwerfen Sie neue Merkmale, um versteckte Muster aufzudecken und die Vorhersagekraft zu verbessern. 5. Teilen Sie Datensätze richtig auf, um Datenlecks zu vermeiden und eine robuste Modellauswertung zu gewährleisten. 6. Üben Sie das Schreiben sauberen, lesbaren Python-Codes mit modernen Typhinweisen für Datenpipelines. Sie lernen die Kernbegriffe und grundlegenden Konzepte der Datenqualität kennen und lernen Schritt für Schritt die praktischen Techniken der Datenreinigung, Transformation und des Feature Engineering kennen.Mit schriftlichen Erläuterungen und realistischen Code-Snippets bauen Sie einen soliden Workflow für die Aufbereitung hochwertiger Daten auf. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Data Science und Machine Learning, die bereits über grundlegende Kenntnisse in Python verfügen. Keine vorherige Erfahrung mit der Datenvorverarbeitung ist erforderlich.