Подготовка данных для машинного обучения на Python

Исходные данные почти никогда не готовы для алгоритмов машинного обучения. Чтобы создавать модели, которые обеспечивают точные и надежные прогнозы, сначала необходимо овладеть искусством очистки данных и инженерии признаков. Этот текстовый курс поможет вам перейти от необработанных, беспорядочных наборов данных к чистым, оптимизированным входам, готовым для конвейеров машинного образования. Вы приобретете практические навыки, необходимые для решения проблем с реальными данными с уверенностью, используя Python и его стандартные библиотеки данных. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций подготовки данные, терминологии и конвейера предварительной обработки. 2. 1. Создание и настройка модели 2. Создавайте и настраивайте модели 3. Создайте и настройте модели 4. Создает и настроит модели 5. Создать и наладится модель 6. Создана модель 7. Создано и налажено моделирование 8. Создал и наладил модель 9. Создали и настали модели 10. Создала и настал дизайн 11. 6. Практикуем написание чистого, читаемого кода на Python с современными подсказками типов для конвейеров данных. Вы начнете с основной терминологии и основных понятий качества данных, а затем шаг за шагом пройдете практические методы очистки, преобразования и инженерии функций данных. С помощью письменных объяснений и реалистичных фрагментов кода вы создадите надежный рабочий процесс для подготовки высококачественных данных. Этот курс предназначен для новичков в области науки данных и машинного обучения, которые имеют базовое знание Python. Не требуется предварительный опыт предварительной обработки данных. Начните осваивать первый важный шаг рабочего процесса машинного образования сегодня.