Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques pour débutants

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'analyse ou l'apprentissage automatique, contenant souvent des lacunes, des incohérences et des erreurs. Maîtriser le prétraitement des données est la première étape cruciale pour garantir que vos modèles de données produisent des résultats précis et fiables. Ce cours vous guide de la collecte de données brutes aux ensembles de données propres, prêts pour les modèles. Vous comprendrez comment structurer les variables, gérer les anomalies et concevoir des caractéristiques qui améliorent les performances du modèle. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les types de données fondamentaux et les méthodes de collecte éthiques - Nettoyer les ensembles de données en identifiant et en traitant les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes - Transformer les variables en utilisant des techniques de mise à l'échelle, de normalisation et d'encodage - Concevoir de nouvelles caractéristiques pour extraire le maximum de puissance prédictive des données brutes - Analyser les relations entre les variables à l'aide de vérifications de corrélation - Appliquer des flux de travail modernes de préparation des données aux données textuelles numériques et catégorielles Le cours commence par les définitions de base et l'éthique de la collecte de données avant de passer à des techniques pratiques de nettoyage, de transformation et d'ingénierie des caractéristiques. Vous lirez des explications claires, des décompositions conceptuelles et des exemples pratiques basés sur du code. Ce cours est entièrement conçu pour les débutants, et aucune expérience préalable en science des données n'est requise pour commencer. Commencez à bâtir une base solide en préparation des données dès aujourd'hui.