Dummy Değişkenler ile Nicel ve Nitel Verileri İşleme

Başarılı her makine öğrenmesi modeli, temiz ve doğru biçimlendirilmiş verilere dayanır. Farklı veri türlerinin nasıl ele alınacağını anlamak, herhangi bir veri bilimi iş akışındaki kritik ilk adımdır. Bu metin tabanlı kurs, ham bilgileri modellemeye hazır özelliklere nasıl dönüştüreceğinizi öğreterek veri sınıflandırma ve hazırlamanın temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Pratik dönüşüm tekniklerine geçmeden önce nicel ve nitel verilerin temel tanımlarıyla başlayacaksınız. Bu kursun sonunda, algoritmalarınızın kategorik bilgileri okuyabilmesini ve işleyebilmesini sağlayarak karmaşık veri setlerini tahminleme modellemesi için güvenle hazırlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Nicel ve nitel veriler arasındaki temel farkları anlamak; Nominal, ordinal, aralık ve oran ölçüm ölçeklerini belirlemek; Dummy değişkenler ve one-hot encodingin arkasındaki matematiksel kavramda ustalaşmak; pandas gibi modern veri kütüphanelerini kullanarak dummy değişkenler oluşturmak; Çoklu doğrusallığı yöneterek dummy değişken tuzagından kaçınmak; Yüksek kardinaliteli kategorik özellikleri ele almak için en iyi uygulamaları uygulamak. Temel terminoloji ve veri türleri teorisi ile başlıyor, ardından net kod parçacıkları ve kavramsal alıştırmalarla tamamlanan veri dönüşümü tekniklerinin adım adım yazılı anlatımlarına geçiyoruz. Bu kurs, veri bilimi ve makine öğrenmesinde mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmış olup veri ön işleme konusunda önceden deneyim gerektirmez. Veri hazırlama becerilerinizi bugün oluşturmaya başlayın.