Umgang mit quantitativen und qualitativen Daten mit Dummy-Variablen

Jedes erfolgreiche Machine-Learning-Modell setzt auf saubere, korrekt formatierte Daten. Der erste wichtige Schritt in jedem Data Science-Workflow ist das Verständnis, wie verschiedene Datentypen behandelt werden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien der Datenklassifizierung und -aufbereitung und vermittelt Ihnen, wie Sie Rohdaten in modellfähige Merkmale umwandeln. Sie beginnen mit grundlegenden Definitionen von quantitativen und qualitativen Daten, bevor Sie zu praktischen Transformationstechniken übergehen. Am Ende dieses Kurses werden Sie selbstbewusst komplexe Datensätze für die prädiktive Modellierung vorbereiten und sicherstellen, dass Ihre Algorithmen kategoriale Informationen lesen und verarbeiten können. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Kernunterschiede zwischen quantitativen und qualitativen Daten; Identifizieren Sie nominale, ordinale, Intervall- und Verhältnismaßstäbe; Meistern Sie das mathematische Konzept hinter Dummy-Variablen und One-Hot-Codierung; Erstellen Sie Dummy Variablen mit modernen Datenbibliotheken wie Pandas; Vermeiden Sie die Dummyvariablenfalle, indem Sie Anwenden von Best Practices für die Handhabung kategorialer Features mit hoher Kardinalität. Wir beginnen mit der grundlegenden Terminologie und der Theorie der Datentypen und gehen dann Schritt für Schritt zu schriftlichen Durchläufen von Datentransformationstechniken über, die mit klaren Code-Snippets und konzeptionellen Übungen versehen sind. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in Data Science und Machine Learning, die keine Vorkenntnisse in der Datenvorverarbeitung benötigen. Bauen Sie noch heute Ihre Fähigkeiten in der Datenaufbereitung aus.