Python'da Makine Öğrenmesi İçin Veri Hazırlaması

Ham veri neredeyse hiçbir zaman makine öğrenimi algoritmaları için hazır değildir. Kesin, güvenilir tahminler sağlayan modeller oluşturmak için, öncelikle veri temizleme ve özellik mühendisliği sanatını öğrenmelisiniz. Bu metin tabanlı kurs, sizi ham, karmaşık veri kümelerinden makine eğitim boru hatları için temiz, optimizasyona hazır girdilere yönlendirir. Python ve standart veri kütüphanelerini kullanarak gerçek dünyadaki veri sorunlarını güvenle ele almak için gerekli pratik becerileri kazanacaksınız. Öğreneceğiniz şeyler: 1. Temel veri hazırlama kavramları, terminoloji ve ön işleme boru hattını anlamak. 2. Python'u kullanarak verileri analiz etmek ve analiz sonuçlarını analiz etmek. 3. Kategorik değişkenleri dönüştür ve sayısal özellikleri en iyi model performansı için ölçeklendir. 4. Gizli paternleri ortaya çıkarmak ve öngörü gücünü artırmak için yeni özellikler tasarla. 5. Veri sızıntısını önlemek ve sağlam model değerlendirmesini sağlamak için veri kümelerini doğru şekilde böl. 6. Veri boru hatları için modern tip ipuçları ile temiz, okunabilir Python kodu yazmayı pratik edin. Ana terminoloji ve veri kalitesinin temel kavramlarıyla başlayacak ve daha sonra pratik veri temizleme, dönüşüm ve özellik mühendisliği tekniklerini adım adım ilerleteceksiniz. Yazılı açıklamalar ve gerçekçi kod parçaları aracılığıyla, yüksek kaliteli verileri hazırlamak için sağlam bir çalışma akışını inşa edeceksiniz. Bu ders, Python' a temel seviyede aşina olan veri bilimi ve makine öğrenimi alanındaki yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden veri ön işleme deneyimi gerekmez. Makine öğrenme çalışma akışının önemli ilk adımına bugünden hakim olabilirsiniz.