Gestione di dati quantitativi e qualitativi con variabili fittizie

Ogni modello di machine learning di successo si basa su dati puliti e formattati correttamente, e capire come gestire diversi tipi di dati è il primo passo fondamentale in qualsiasi flusso di lavoro di data science. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali della classificazione e della preparazione dei dati, insegnandoti come trasformare le informazioni grezze in funzionalità pronte per il modello.Comincerai con le definizioni fondamentali dei dati quantitativi e qualitativi prima di passare alle tecniche pratiche di trasformazione. Alla fine di questo corso, preparerai con sicurezza set di dati complessi per la modellazione predittiva, assicurando che i tuoi algoritmi possano leggere ed elaborare informazioni categoriche. Cosa imparerai: Comprendere le differenze fondamentali tra dati quantitativi e qualitativi; Identificare le scale di misura nominale, ordinale, intervallo e rapporto; Padroneggiare il concetto matematico dietro le variabili fittizie e la codifica one-hot; Creare variabili fittizie utilizzando moderne librerie di dati come panda; Evitare la trappola variabile fittizia gestendo Iniziamo con la terminologia essenziale e la teoria dei tipi di dati, quindi procediamo a una guida scritta passo-passo delle tecniche di trasformazione dei dati, completa di chiari snippet di codice ed esercizi concettuali. Questo corso è progettato per i principianti assoluti nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico, non richiede alcuna esperienza precedente con il preprocessamento dei dati.