Learn Data Cleaning And Preprocessing For Data Science With This Free EBook - KDnuggets

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Μάθετε Καθαρισμός και Προεπεξεργασία Δεδομένων για Επιστήμη Δεδομένων με αυτό το δωρεάν eBook

Η Data Science Horizons κυκλοφόρησε πρόσφατα ένα νέο διορατικό ebook με τίτλο Καθαρισμός και προεπεξεργασία δεδομένων για αρχάριους της Επιστήμης Δεδομένων που παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή σε αυτά τα κρίσιμα αρχικά στάδια του αγωγού της επιστήμης δεδομένων. Στον οδηγό, οι αναγνώστες θα μάθουν γιατί ο σωστός καθαρισμός και η προεπεξεργασία δεδομένων είναι τόσο σημαντική για τη δημιουργία αποτελεσματικών μοντέλων πρόβλεψης και την εξαγωγή αξιόπιστων συμπερασμάτων από αναλύσεις. Το ebook καλύπτει τη γενική ροή εργασιών συλλογής, καθαρισμού, ενσωμάτωσης, μετατροπής και μείωσης δεδομένων κατά την προετοιμασία για ανάλυση. Διερευνά επίσης την επαναληπτική φύση του καθαρισμού και της προεπεξεργασίας δεδομένων που κάνει αυτή τη διαδικασία τόσο τέχνη όσο και επιστήμη.

Γιατί χρειάζεται ένα τέτοιο βιβλίο;

Στην ουσία, τα δεδομένα είναι ακατάστατα. Τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου, το είδος που συλλέγουν οι εταιρείες και οι οργανισμοί καθημερινά, είναι γεμάτα με ανακρίβειες, ασυνέπειες και καταχωρήσεις που λείπουν. Όπως λέει και η παροιμία, «Σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω». Εάν τροφοδοτήσουμε τα προγνωστικά μοντέλα μας με βρώμικα, ανακριβή δεδομένα, η απόδοση και η ακρίβεια των μοντέλων μας θα τεθούν σε κίνδυνο

Ένα σημαντικό χαρακτηριστικό του ebook είναι η πρακτική επίδειξη βασικών βιβλιοθηκών Python που χρησιμοποιούνται για χειρισμό δεδομένων, οπτικοποίηση, μηχανική εκμάθηση και χειρισμό τιμών που λείπουν. Οι αναγνώστες θα εξοικειωθούν με βασικά εργαλεία όπως τα Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn και Missingno. Ο οδηγός ολοκληρώνεται με μια μελέτη περίπτωσης που δίνει τη δυνατότητα στους αναγνώστες να εφαρμόσουν όλες τις έννοιες και τις δεξιότητες που καλύπτονται στα προηγούμενα κεφάλαια.

Καθαρισμός και Προεπεξεργασία Δεδομένων παρέχει έναν ολοκληρωμένο οδηγό για την αντιμετώπιση κοινών ζητημάτων ποιότητας δεδομένων. Διερευνά τεχνικές για το χειρισμό τιμών που λείπουν, τον εντοπισμό ακραίων τιμών, την κανονικοποίηση και την κλιμάκωση δεδομένων, την επιλογή χαρακτηριστικών, την κωδικοποίηση μεταβλητών και την εξισορρόπηση μη ισορροπημένων συνόλων δεδομένων. Οι αναγνώστες θα μάθουν τις βέλτιστες πρακτικές για την αξιολόγηση της ακεραιότητας των δεδομένων, τη συγχώνευση συνόλων δεδομένων και τον χειρισμό λοξών διανομών και μη γραμμικών σχέσεων. Με τα παραδείγματα κώδικα Python, οι αναγνώστες θα αποκτήσουν πρακτική εμπειρία στον εντοπισμό ανωμαλιών δεδομένων, την απόδοση δεδομένων που λείπουν, την εξαγωγή χαρακτηριστικών και την προεπεξεργασία ακατάστατων συνόλων δεδομένων σε μια φόρμα έτοιμη για ανάλυση. Η μελέτη περίπτωσης συνδυάζει όλες τις κύριες έννοιες σε μια ροή εργασιών καθαρισμού και προεπεξεργασίας δεδομένων από άκρο σε άκρο.

Στην καρδιά της εργαλειοθήκης ενός επιστήμονα δεδομένων είναι η ικανότητα να εντοπίζει κοινά ζητήματα ποιότητας δεδομένων.

Καθαρισμός και προεπεξεργασία δεδομένων για αρχάριους της Επιστήμης Δεδομένων είναι ένα εξαιρετικό μέρος για να ξεκινήσετε για όποιον επιθυμεί να ασχοληθεί με την επιστήμη των δεδομένων, αλλά εξακολουθεί να χρειάζεται να ασχοληθεί με τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου σε όλο τους το ακατάστατο, ατελές μεγαλείο. Αυτός ο οδηγός σας καθοδηγεί πραγματικά στο να βάζετε τα ακατέργαστα δεδομένα σε κορυφαία μορφή, ώστε να μπορείτε πραγματικά να τα καταφέρετε. Μέχρι να φτάσετε στο τέλος, θα έχετε όλη την τεχνογνωσία που χρειάζεστε για να καθαρίσετε και να προεπεξεργάζεστε δεδομένα σαν να είναι δεύτερης φύσης. Δεν χρειάζεται πλέον να κολλάτε από άτακτα, γεμάτα σφάλματα δεδομένα! Με τις δεξιότητες με τις οποίες σας εξοπλίζει αυτό το ebook, θα μπορείτε να μπερδεύετε ακόμη και τα πιο απείθαρχα σύνολα δεδομένων για να υποβάλετε και να εξάγετε ουσιαστικές γνώσεις σαν επαγγελματίας.

Είτε είστε νέος στον τομέα είτε θέλετε να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας, Καθαρισμός και προεπεξεργασία δεδομένων για αρχάριους της Επιστήμης Δεδομένων είναι μια ανεκτίμητη προσθήκη στη βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων σας.

Μάθιου Μάιο (@mattmayo13) είναι Επιστήμονας Δεδομένων και Αρχισυντάκτης του KDnuggets, του κορυφαίου διαδικτυακού πόρου Data Science and Machine Learning. Τα ενδιαφέροντά του είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ο σχεδιασμός και η βελτιστοποίηση αλγορίθμων, η μάθηση χωρίς επίβλεψη, τα νευρωνικά δίκτυα και οι αυτοματοποιημένες προσεγγίσεις στη μηχανική μάθηση. Ο Matthew είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στην επιστήμη των υπολογιστών και μεταπτυχιακό δίπλωμα στην εξόρυξη δεδομένων. Μπορείτε να επικοινωνήσετε μαζί του στο editor1 στο kdnuggets[dot]com.