Fundamentos de ingeniería de características para ciencia de datos

Incluso los algoritmos de aprendizaje automático más avanzados fallan si se alimentan con datos deficientes.Para construir modelos de alta precisión, debe saber cómo extraer, limpiar y diseñar las entradas correctas de sus conjuntos de datos sin procesar.Este curso basado en texto lo guía a través de los conceptos esenciales y los flujos de trabajo prácticos de la ingeniería de características. Pasará de trabajar con variables desordenadas y sin procesar a preparar canalizaciones de datos estructuradas y de alta calidad que preparen sus conjuntos de datos para el entrenamiento.Lo que aprenderá: - Comprenda la terminología básica de la ingeniería de características y por qué la representación es importante. - Aplicar técnicas robustas para manejar valores faltantes, valores atípicos y distribuciones numéricas sesgadas. - Codificar variables categóricas de manera efectiva utilizando estrategias de codificación modernas. - Construir nuevas características significativas a partir de datos de fecha y hora, texto y datos relacionales. - Evite la fuga de datos y asegúrese de que sus transformaciones se integren de forma segura en tuberías reproducibles.- Practique flujos de trabajo modernos utilizando las bibliotecas de datos estándar de Python para limpiar y preparar conjuntos de... [-] Comenzará con definiciones fundamentales y conceptos clave de representación de datos antes de pasar paso a paso a través de la creación práctica de características, selección y técnicas de escalado.A través de explicaciones escritas estructuradas y ejemplos de código, construirá una comprensión sólida de cómo preparar datos para cualquier modelo predictivo. Este curso está diseñado específicamente para principiantes en ciencia de datos y aprendizaje automático, no requiere matemáticas avanzadas previas o experiencia en modelado complejo.Comience a leer hoy para desbloquear el verdadero potencial de sus modelos de aprendizaje de máquina a través de la preparación de datos inteligentes.