Pelajari Pembersihan Data Dan Pemrosesan Awal Untuk Ilmu Data Dengan EBook Gratis Ini - KDnuggets

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Pelajari Pembersihan Data dan Pemrosesan Awal untuk Ilmu Data dengan eBook Gratis Ini

Data Science Horizons baru-baru ini merilis ebook baru yang berwawasan luas berjudul Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data untuk Pemula Ilmu Data yang memberikan pengenalan komprehensif tentang tahap-tahap awal yang penting dari jalur ilmu data. Dalam panduan ini, pembaca akan mempelajari mengapa pembersihan dan pra-pemrosesan data dengan benar sangat penting untuk membangun model prediktif yang efektif dan menarik kesimpulan yang andal dari analisis. Ebook ini mencakup alur kerja umum pengumpulan, pembersihan, pengintegrasian, transformasi, dan reduksi data sebagai persiapan analisis. Hal ini juga mengeksplorasi sifat berulang dari pembersihan dan pra-pemrosesan data yang menjadikan proses ini sebagai seni sekaligus sains.

Mengapa buku seperti itu dibutuhkan?

Intinya, data itu berantakan. Data dunia nyata, yang dikumpulkan oleh perusahaan dan organisasi setiap hari, penuh dengan ketidakakuratan, inkonsistensi, dan entri yang hilang. Seperti kata pepatah, “Sampah masuk, sampah keluar.” Jika kita memberikan data yang kotor dan tidak akurat kepada model prediktif kita, performa dan keakuratan model kita akan terganggu

Sorotan utama dari eBook ini adalah demonstrasi langsung pustaka utama Python yang digunakan untuk manipulasi data, visualisasi, pembelajaran mesin, dan penanganan nilai yang hilang. Pembaca akan terbiasa dengan alat-alat penting seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, dan Missingno. Panduan ini diakhiri dengan studi kasus yang memungkinkan pembaca menerapkan semua konsep dan keterampilan yang dibahas dalam bab-bab sebelumnya.

Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data memberikan panduan komprehensif untuk mengatasi masalah umum kualitas data. Ini mengeksplorasi teknik untuk menangani nilai yang hilang, mendeteksi outlier, normalisasi dan penskalaan data, memilih fitur, mengkodekan variabel, dan menyeimbangkan kumpulan data yang tidak seimbang. Pembaca akan mempelajari praktik terbaik untuk menilai integritas data, menggabungkan kumpulan data, dan menangani distribusi yang miring dan hubungan nonlinier. Dengan contoh kode Python, pembaca akan mendapatkan pengalaman praktis dalam mengidentifikasi anomali data, memasukkan data yang hilang, mengekstraksi fitur, dan memproses kumpulan data yang berantakan ke dalam formulir yang siap untuk dianalisis. Studi kasus ini menyatukan semua konsep utama ke dalam alur kerja pembersihan dan pra-pemrosesan data secara menyeluruh.

Inti dari perangkat data scientist adalah kemampuan untuk mengidentifikasi masalah umum kualitas data.

Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data untuk Pemula Ilmu Data adalah tempat yang bagus untuk memulai bagi siapa pun yang ingin mendalami ilmu data, namun masih perlu terbiasa menangani data dunia nyata dengan segala kemegahannya yang berantakan dan tidak sempurna. Panduan ini benar-benar membawa Anda memahami seluk beluk dalam menjadikan data mentah dalam kondisi prima sehingga Anda benar-benar dapat mencapai tujuan dengan data tersebut. Saat Anda mencapai bagian akhir, Anda akan memiliki semua pengetahuan yang diperlukan untuk membersihkan dan memproses data terlebih dahulu seperti hal yang biasa. Tidak perlu lagi terjebak oleh data yang tidak jelas dan berisi kesalahan! Dengan keterampilan yang dimiliki ebook ini, Anda akan mampu mengatur bahkan kumpulan data yang paling sulit diatur untuk diserahkan dan mengekstrak wawasan yang bermakna seperti seorang profesional.

Baik Anda baru di bidang ini atau ingin meningkatkan keterampilan Anda, Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data untuk Pemula Ilmu Data adalah tambahan yang sangat berharga untuk perpustakaan ilmu data Anda.

Matius Mayo (@ mattmayo13) adalah Ilmuwan Data dan Pemimpin Redaksi KDnuggets, sumber Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin online yang mani. Minatnya terletak pada pemrosesan bahasa alami, desain dan pengoptimalan algoritme, pembelajaran tanpa pengawasan, jaringan saraf, dan pendekatan otomatis untuk pembelajaran mesin. Matthew memegang gelar Master di bidang ilmu komputer dan diploma pascasarjana di bidang data mining. Dia bisa dihubungi di editor1 di kdnuggets[dot]com.