با این کتاب الکترونیکی رایگان، پاکسازی و پیش پردازش داده ها را برای علم داده بیاموزید - KDnuggets

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

با این کتاب الکترونیکی رایگان، پاکسازی و پیش پردازش داده ها را برای علم داده بیاموزید

Data Science Horizons اخیراً کتاب الکترونیکی جدید و روشنگری را با عنوان منتشر کرده است پاکسازی و پیش پردازش داده ها برای مبتدیان علم داده که مقدمه ای جامع برای این مراحل اولیه حیاتی خط لوله علم داده فراهم می کند. در این راهنما، خوانندگان می‌آموزند که چرا تمیز کردن و پیش‌پردازش صحیح داده‌ها برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی مؤثر و نتیجه‌گیری قابل اعتماد از تحلیل‌ها بسیار مهم است. این کتاب الکترونیکی گردش کار کلی جمع آوری، تمیز کردن، یکپارچه سازی، تبدیل و کاهش داده ها را در آماده سازی برای تجزیه و تحلیل پوشش می دهد. همچنین ماهیت تکراری پاکسازی و پیش پردازش داده ها را بررسی می کند که این فرآیند را به همان اندازه که یک علم است، یک هنر می کند.

چرا چنین کتابی لازم است؟

در اصل، داده ها نامرتب هستند. داده‌های دنیای واقعی، نوعی که شرکت‌ها و سازمان‌ها هر روز جمع‌آوری می‌کنند، مملو از نادرستی‌ها، ناسازگاری‌ها و ورودی‌های گمشده است. به قول معروف "آشغال داخل، زباله بیرون." اگر مدل های پیش بینی خود را با داده های کثیف و نادرست تغذیه کنیم، عملکرد و دقت مدل های ما به خطر می افتد.

یکی از نکات برجسته کتاب الکترونیکی، نمایش عملی کتابخانه‌های کلیدی پایتون است که برای دستکاری داده‌ها، تجسم، یادگیری ماشینی و مدیریت مقادیر از دست رفته استفاده می‌شوند. خوانندگان با ابزارهای ضروری مانند Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn و Missingno آشنا خواهند شد. این راهنما با یک مطالعه موردی به پایان می‌رسد که خوانندگان را قادر می‌سازد تا تمام مفاهیم و مهارت‌هایی را که در فصل‌های قبل پوشش داده شده‌اند به کار گیرند.

پاکسازی و پیش پردازش داده ها راهنمای جامعی برای مقابله با مشکلات رایج کیفیت داده ارائه می دهد. این تکنیک‌ها را برای مدیریت مقادیر از دست رفته، شناسایی نقاط پرت، عادی‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، کدگذاری متغیرها و متعادل کردن مجموعه داده‌های نامتعادل بررسی می‌کند. خوانندگان بهترین شیوه ها را برای ارزیابی یکپارچگی داده ها، ادغام مجموعه داده ها، و مدیریت توزیع های اریب و روابط غیرخطی یاد خواهند گرفت. با نمونه‌های کد پایتون، خوانندگان تجربه عملی در شناسایی ناهنجاری‌های داده، وارد کردن داده‌های از دست رفته، استخراج ویژگی‌ها و پیش‌پردازش مجموعه داده‌های آشفته به شکلی آماده برای تجزیه و تحلیل به دست خواهند آورد. مطالعه موردی تمام مفاهیم اصلی را در یک گردش کار پاکسازی و پیش پردازش داده‌ها به هم متصل می‌کند.

در قلب جعبه ابزار یک دانشمند داده، توانایی شناسایی مسائل رایج کیفیت داده است.

پاکسازی و پیش پردازش داده ها برای مبتدیان علم داده مکانی عالی برای شروع برای هرکسی است که مشتاق ورود به علم داده است، اما همچنان نیاز به سر و کار داشتن با داده های دنیای واقعی در تمام شکوه و عظمت آشفته و ناقص آن دارد. این راهنما واقعاً شما را از طریق تبدیل داده‌های خام به بهترین شکل هدایت می‌کند تا بتوانید با آن به جایی برسید. تا زمانی که به پایان کار برسید، تمام دانش لازم برای پاکسازی و پیش پردازش داده ها را خواهید داشت، مانند طبیعت دوم. دیگر نیازی به گرفتار شدن با داده های پر از خطا و نامرتب نیست! با مهارت‌هایی که این کتاب الکترونیکی شما را به آن‌ها مجهز می‌کند، می‌توانید حتی سرکش‌ترین مجموعه‌داده‌ها را برای ارسال به چالش بکشید و مانند یک حرفه‌ای بینش‌های معناداری را استخراج کنید.

چه در این زمینه تازه کار باشید و چه به دنبال ارتقاء سطح مهارت های خود هستید، پاکسازی و پیش پردازش داده ها برای مبتدیان علم داده افزودنی ارزشمند به کتابخانه علم داده شما است.

متیو مایو (@mattmayo13) یک دانشمند داده و سردبیر KDnuggets، منبع آنلاین مهم علم داده و یادگیری ماشین است. علایق او در پردازش زبان طبیعی، طراحی و بهینه‌سازی الگوریتم، یادگیری بدون نظارت، شبکه‌های عصبی و رویکردهای خودکار یادگیری ماشین است. متیو دارای مدرک کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر و دیپلم در رشته داده کاوی است. می توان با او در editor1 در kdnuggets[dot]com تماس گرفت.