تعلم تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا لعلوم البيانات باستخدام هذا الكتاب الإلكتروني المجاني - KDnuggets

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

تعلم تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة لعلوم البيانات مع هذا الكتاب الإلكتروني المجاني

أصدرت آفاق علوم البيانات مؤخرًا كتابًا إلكترونيًا جديدًا ثاقبًا بعنوان تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة للمبتدئين في علوم البيانات التي توفر مقدمة شاملة لهذه المراحل المبكرة الحاسمة من خط أنابيب علوم البيانات. في الدليل ، سيتعلم القراء سبب أهمية تنظيف البيانات ومعالجتها بشكل صحيح لبناء نماذج تنبؤية فعالة واستخلاص استنتاجات موثوقة من التحليلات. يغطي الكتاب الإلكتروني سير العمل العام لجمع البيانات وتنظيفها ودمجها وتحويلها وتقليلها استعدادًا للتحليل. كما يستكشف الطبيعة التكرارية لتنظيف البيانات والمعالجة المسبقة التي تجعل هذه العملية فنًا بقدر ما هي علم.

لماذا مثل هذا الكتاب مطلوب؟

في جوهرها ، البيانات فوضوية. بيانات العالم الحقيقي ، من النوع الذي تجمعه الشركات والمؤسسات كل يوم ، مليئة بعدم الدقة والتناقضات والإدخالات المفقودة. كما يقول المثل ، "قمامة بالدخول ، قمامة بإخراج". إذا قمنا بتغذية نماذجنا التنبؤية ببيانات قذرة وغير دقيقة ، فسيتم اختراق أداء ودقة نماذجنا

من أهم ما يميز الكتاب الإلكتروني العرض العملي لمكتبات Python الرئيسية المستخدمة في معالجة البيانات والتصور والتعلم الآلي والتعامل مع القيم المفقودة. سيتعرف القراء على الأدوات الأساسية مثل Pandas و NumPy و Matplotlib و Seaborn و Scikit-Learn و Missingno. يختتم الدليل بدراسة حالة تمكن القراء من تطبيق جميع المفاهيم والمهارات التي تم تناولها في الفصول السابقة.

تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة يوفر دليلاً شاملاً لمعالجة مشكلات جودة البيانات الشائعة. يستكشف تقنيات التعامل مع القيم المفقودة ، واكتشاف القيم المتطرفة ، وتطبيع البيانات وقياسها ، واختيار الميزات ، ومتغيرات الترميز ، وموازنة مجموعات البيانات غير المتوازنة. سيتعلم القراء أفضل الممارسات لتقييم تكامل البيانات ودمج مجموعات البيانات والتعامل مع التوزيعات المنحرفة والعلاقات غير الخطية. من خلال أمثلة كود Python ، سيكتسب القراء خبرة عملية في تحديد الحالات الشاذة في البيانات ، واحتساب البيانات المفقودة ، واستخراج الميزات ، والمعالجة المسبقة لمجموعات البيانات الفوضوية في نموذج جاهز للتحليل. تربط دراسة الحالة جميع المفاهيم الرئيسية معًا في تنظيف البيانات من طرف إلى طرف وسير عمل المعالجة المسبقة.

في قلب مجموعة أدوات عالم البيانات ، تكمن القدرة على تحديد مشكلات جودة البيانات الشائعة.

تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة للمبتدئين في علوم البيانات يعد مكانًا رائعًا لبدء أي شخص يتوق إلى الدخول في علم البيانات ، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التعامل مع بيانات العالم الحقيقي بكل مجدها الفوضوي وغير الكامل. يأخذك هذا الدليل حقًا خلال التفاصيل الجوهرية المتمثلة في الحصول على البيانات الأولية في شكل أفضل حتى تتمكن من الوصول إلى مكان ما معها. بحلول الوقت الذي تصل فيه إلى النهاية ، سيكون لديك كل المعرفة الفنية التي تحتاجها لتنظيف البيانات ومعالجتها مثل طبيعتها الثانية. لا مزيد من التعثر بسبب البيانات المتزعزعة المليئة بالأخطاء! من خلال المهارات التي يزودك بها هذا الكتاب الإلكتروني ، ستتمكن من مناقشة مجموعات البيانات الأكثر صعوبة في التقديم واستخلاص رؤى ذات مغزى مثل المحترفين.

سواء كنت جديدًا في المجال أو تتطلع إلى رفع مستوى مهاراتك ، تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة للمبتدئين في علوم البيانات إضافة لا تقدر بثمن إلى مكتبة علوم البيانات الخاصة بك.

ماثيو مايو (@ mtmayo13) هو عالم بيانات ورئيس تحرير KDnuggets ، المصدر الأساسي لعلوم البيانات والتعلم الآلي عبر الإنترنت. تكمن اهتماماته في معالجة اللغة الطبيعية ، وتصميم الخوارزميات وتحسينها ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والشبكات العصبية ، والأساليب الآلية للتعلم الآلي. ماثيو حاصل على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر ودبلوم الدراسات العليا في استخراج البيانات. يمكن الوصول إليه على editor1 في kdnuggets [dot] com.