Einführung in Data Science und Datenvorverarbeitung
- Erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der Hauptkonzepte von Datenwissenschaft für fundierte Entscheidungsfindung
- Erlernen Sie Python-Programmierung, um Datenaufbereitung und Datenanalyse effizient durchzuführen
- Erforschen Sie die Notwendigkeit von AI bei der Vorverarbeitung, um präzise ML-Modelle zu entwickeln
Wichtige Methoden der Datenaufbereitung
- Studieren Sie Methoden zur Säuberung und Vorbereitung von Rohdaten zur Analyse
- Verarbeiten Sie fehlende Daten, Ausreißer und störende Elemente in Python
- Erlernen Sie die Anwendung von Transformationsmethoden wie Normalisierung und Standardisierung
Merkmalsentwicklung: Techniken und Bedeutung
- Erkennen Sie den Einfluss der Auswahl und Generierung von Features im maschinellen Lernen
- Implementieren Sie Kodierung von Merkmalen, Polynomeigenschaften und Interaktionsbegriffe
- Entdecken Sie Feature-Bewertung und Reduktionsmethoden wie PCA
Anwendungsbeispiele und Werkzeuge
- Nutzen Sie SQL zum Extrahieren und Vorverarbeiten von Daten aus großen Data-Sets
- Nutzen Sie GitHub zur Koordination bei Vorverarbeitungsprojekten für konstante Arbeitsabläufe
- Setzen Sie Techniken der Datenvorbereitung und Feature Engineering in Python um, um Modelle für Data Science und Datenanalyse zu optimieren