Datenexploration und -bereinigung mit Pandas

Rohdaten sind selten bereit für Analyse oder Modellierung. Um genaue Machine-Learning-Modelle zu erstellen, müssen Sie zunächst wissen, wie Sie Fehler identifizieren, fehlende Werte verarbeiten und Ihre Datensätze richtig strukturieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die gesamte Datenaufbereitungspipeline und verwandelt unübersichtliche reale Daten in hochwertige Assets. Sie beginnen mit dem Verständnis grundlegender Datenqualitätskonzepte und Schlüsselterminologie, bevor Sie sich der praktischen Datenmanipulation widmen. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Pandas und modernen Python-Verfahren Datensätze profilieren, Anomalien erkennen, Formatierungsprobleme beheben und fehlende Werte effizient handhaben. Was Sie lernen: Verstehen Sie die wichtigsten Datenqualitätskennzahlen und den Lebenszyklus der Datenaufbereitung; Identifizieren und Handhaben von fehlenden, doppelten und Ausreißer-Datenpunkten; Anwenden moderner Pandas-Techniken zum Bereinigen, Filtern und Transformieren von unordentlichen Datensätzen; Strukturieren und Formatieren von Variablen korrekt für nachgelagerte Machine-Learning-Algorithmen; Validieren der Datenintegrität Verwendung moderner Schematest- und Verifizierungspraktiken. Der Kurs fließt logisch von grundlegenden Datenexplorationskonzepten zu fortgeschrittenen Reinigungstechniken, sodass Sie mit jedem Kapitel Vertrauen aufbauen. Dieses Programm wurde speziell für Anfänger und aufstrebende Datenprofis entwickelt und erfordert nur eine grundlegende Vertrautheit mit Python. Beginnen Sie noch heute mit dem wichtigsten Schritt in der Data Science-Pipeline.