Impara la pulizia e la preelaborazione dei dati per la scienza dei dati con questo eBook gratuito - KDnuggets

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Scopri la pulizia e la preelaborazione dei dati per la scienza dei dati con questo eBook gratuito

Data Science Horizons ha recentemente pubblicato un nuovo ebook approfondito intitolato Pulizia e preelaborazione dei dati per i principianti della scienza dei dati che fornisce un'introduzione completa a queste prime fasi critiche della pipeline di data science. Nella guida, i lettori impareranno perché la corretta pulizia e pre-elaborazione dei dati è così importante per costruire modelli predittivi efficaci e trarre conclusioni affidabili dalle analisi. L'ebook copre il flusso di lavoro generale di raccolta, pulizia, integrazione, trasformazione e riduzione dei dati in preparazione per l'analisi. Esplora anche la natura iterativa della pulizia e della preelaborazione dei dati che rende questo processo tanto un'arte quanto una scienza.

Perché è necessario un libro del genere?

In sostanza, i dati sono disordinati. I dati del mondo reale, quelli che le aziende e le organizzazioni raccolgono ogni giorno, sono pieni di imprecisioni, incoerenze e voci mancanti. Come dice il proverbio, "Rifiuti dentro, rifiuti fuori". Se alimentiamo i nostri modelli predittivi con dati sporchi e imprecisi, le prestazioni e l'accuratezza dei nostri modelli saranno compromesse

Uno dei punti salienti dell'ebook è la dimostrazione pratica delle principali librerie Python utilizzate per la manipolazione dei dati, la visualizzazione, l'apprendimento automatico e la gestione dei valori mancanti. I lettori acquisiranno familiarità con strumenti essenziali come Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e Missingno. La guida si conclude con un caso di studio che consente ai lettori di applicare tutti i concetti e le competenze trattati nei capitoli precedenti.

Pulizia e preelaborazione dei dati fornisce una guida completa per affrontare problemi comuni di qualità dei dati. Esplora le tecniche per gestire i valori mancanti, rilevare i valori anomali, normalizzare e ridimensionare i dati, selezionare le caratteristiche, codificare le variabili e bilanciare i set di dati sbilanciati. I lettori impareranno le migliori pratiche per valutare l'integrità dei dati, unire set di dati e gestire distribuzioni distorte e relazioni non lineari. Con i suoi esempi di codice Python, i lettori acquisiranno esperienza pratica identificando anomalie dei dati, imputando dati mancanti, estraendo caratteristiche e preelaborando set di dati disordinati in un formato pronto per l'analisi. Il case study unisce tutti i concetti principali in un flusso di lavoro di pulizia e pre-elaborazione dei dati end-to-end.

Al centro del toolkit di un data scientist c'è la capacità di identificare problemi comuni di qualità dei dati.

Pulizia e preelaborazione dei dati per i principianti della scienza dei dati è un ottimo punto di partenza per chiunque desideri entrare nella scienza dei dati, ma ha ancora bisogno di imparare a gestire i dati del mondo reale in tutta la sua gloria disordinata e imperfetta. Questa guida ti guida davvero attraverso il nocciolo della questione di ottenere dati grezzi in perfetta forma in modo che tu possa effettivamente arrivare da qualche parte con esso. Quando raggiungerai la fine, avrai tutto il know-how necessario per pulire e preelaborare i dati come se fosse una seconda natura. Non dovrai più impantanarti con dati traballanti e pieni di errori! Con le competenze di cui questo ebook ti fornisce, sarai in grado di sottoporre anche i set di dati più indisciplinati ed estrarre informazioni significative come un professionista.

Che tu sia nuovo nel campo o cerchi di migliorare le tue abilità, Pulizia e preelaborazione dei dati per i principianti della scienza dei dati è un'aggiunta inestimabile alla tua libreria di data science.

Matteo Mayo (@mattmayo13) è un Data Scientist e caporedattore di KDnuggets, la fondamentale risorsa online di Data Science e Machine Learning. I suoi interessi risiedono nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella progettazione e ottimizzazione di algoritmi, nell'apprendimento non supervisionato, nelle reti neurali e negli approcci automatizzati all'apprendimento automatico. Matthew ha conseguito un master in informatica e un diploma di laurea in data mining. Può essere contattato all'editor1 di kdnuggets[dot]com.