Lernen Sie die Datenbereinigung und -vorverarbeitung für Data Science mit diesem kostenlosen EBook – KDnuggets

Neuauflage von Plato

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Lernen Sie mit diesem kostenlosen E-Book die Datenbereinigung und -vorverarbeitung für Data Science

Data Science Horizons hat kürzlich ein aufschlussreiches neues E-Book mit dem Titel veröffentlicht Datenbereinigung und Vorverarbeitung für Data-Science-Anfänger Das bietet eine umfassende Einführung in diese kritischen frühen Phasen der Data-Science-Pipeline. In dem Leitfaden erfahren die Leser, warum die ordnungsgemäße Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten so wichtig ist, um effektive Vorhersagemodelle zu erstellen und zuverlässige Schlussfolgerungen aus Analysen zu ziehen. Das E-Book behandelt den allgemeinen Arbeitsablauf des Sammelns, Bereinigens, Integrierens, Transformierens und Reduzierens von Daten zur Vorbereitung der Analyse. Außerdem wird die iterative Natur der Datenbereinigung und -vorverarbeitung untersucht, die diesen Prozess sowohl zu einer Kunst als auch zu einer Wissenschaft macht.

Warum wird ein solches Buch benötigt?

Im Wesentlichen sind Daten chaotisch. Echte Daten, wie sie Unternehmen und Organisationen täglich sammeln, sind voller Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und fehlender Einträge. Wie das Sprichwort sagt: „Müll rein, Müll raus.“ Wenn wir unsere Vorhersagemodelle mit schmutzigen, ungenauen Daten füttern, wird die Leistung und Genauigkeit unserer Modelle beeinträchtigt

Ein großes Highlight des E-Books ist die praktische Demonstration wichtiger Python-Bibliotheken, die für die Datenmanipulation, Visualisierung, maschinelles Lernen und den Umgang mit fehlenden Werten verwendet werden. Die Leser werden mit wichtigen Tools wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn und Missingno vertraut gemacht. Der Leitfaden endet mit einer Fallstudie, die es den Lesern ermöglicht, alle in den vorherigen Kapiteln behandelten Konzepte und Fähigkeiten anzuwenden.

Datenbereinigung und Vorverarbeitung bietet einen umfassenden Leitfaden zur Bewältigung häufiger Datenqualitätsprobleme. Es werden Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten, zum Erkennen von Ausreißern, zum Normalisieren und Skalieren von Daten, zum Auswählen von Features, zum Codieren von Variablen und zum Ausgleichen unausgeglichener Datensätze untersucht. Die Leser lernen Best Practices für die Bewertung der Datenintegrität, das Zusammenführen von Datensätzen und den Umgang mit verzerrten Verteilungen und nichtlinearen Beziehungen kennen. Mit den Python-Codebeispielen sammeln Leser praktische Erfahrungen beim Identifizieren von Datenanomalien, beim Imputieren fehlender Daten, beim Extrahieren von Merkmalen und beim Vorverarbeiten ungeordneter Datensätze in eine für die Analyse bereite Form. Die Fallstudie vereint alle wichtigen Konzepte in einem End-to-End-Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungsworkflow.

Das Herzstück des Toolkits eines Datenwissenschaftlers ist die Fähigkeit, häufige Datenqualitätsprobleme zu identifizieren.

Datenbereinigung und Vorverarbeitung für Data-Science-Anfänger ist ein großartiger Ausgangspunkt für alle, die sich mit der Datenwissenschaft befassen möchten, sich aber noch mit Daten aus der realen Welt in all ihrer chaotischen, unvollkommenen Pracht auseinandersetzen müssen. Dieser Leitfaden führt Sie wirklich durch das Wesentliche, Rohdaten in Topform zu bringen, damit Sie tatsächlich etwas damit erreichen können. Wenn Sie am Ende angelangt sind, verfügen Sie über das nötige Know-how, um Daten wie eine Selbstverständlichkeit zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Sie müssen sich nicht mehr durch wacklige, mit Fehlern gefüllte Daten verzetteln! Mit den Fähigkeiten, die Ihnen dieses E-Book vermittelt, werden Sie in der Lage sein, selbst die widerspenstigsten Datensätze zur Einreichung zu bewegen und wie ein Profi aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Egal, ob Sie neu auf dem Gebiet sind oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, Datenbereinigung und Vorverarbeitung für Data-Science-Anfänger ist eine unschätzbare Ergänzung Ihrer Data-Science-Bibliothek.

Matthäus Mayo (@mattmayo13) ist Data Scientist und Chefredakteur von KDnuggets, der wegweisenden Online-Ressource für Data Science und Machine Learning. Seine Interessen liegen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, dem Design und der Optimierung von Algorithmen, unüberwachtem Lernen, neuronalen Netzen und automatisierten Ansätzen für maschinelles Lernen. Matthew hat einen Master in Informatik und ein Diplom in Data Mining. Er ist unter editor1 unter kdnuggets[dot]com erreichbar.