למד ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם למדעי הנתונים עם ספר אלקטרוני בחינם זה - KDnuggets

Data Science Horizons הוציאה לאחרונה ספר אלקטרוני חדש ומלא תובנות בשם ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם למתחילים במדעי הנתונים המספק מבוא מקיף לשלבים מוקדמים קריטיים אלה של צינור מדעי הנתונים. במדריך, הקוראים ילמדו מדוע ניקוי ועיבוד מוקדם של נתונים כה חשובים לבניית מודלים חיזויים יעילים והסקת מסקנות אמינות מניתוחים. הספר האלקטרוני מכסה את זרימת העבודה הכללית של איסוף, ניקוי, שילוב, שינוי וצמצום נתונים כהכנה לניתוח. זה גם בוחן את האופי האיטרטיבי של ניקוי נתונים ועיבוד מקדים שהופך את התהליך הזה לאומנות כמו שהוא מדע.

למה צריך ספר כזה?

למעשה, הנתונים מבולגנים. נתונים מהעולם האמיתי, מהסוג שחברות וארגונים אוספים מדי יום, מלאים באי דיוקים, חוסר עקביות וערכים חסרים. כמו שאומרים, "זבל פנימה, זבל החוצה." אם נזין את המודלים החזויים שלנו בנתונים מלוכלכים ולא מדויקים, הביצועים והדיוק של המודלים שלנו ייפגעו

גולת הכותרת העיקרית של הספר האלקטרוני היא הדגמה מעשית של ספריות מפתח של Python המשמשות למניפולציה של נתונים, הדמיה, למידת מכונה וטיפול בערכים חסרים. הקוראים יכירו כלים חיוניים כמו Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn ו- Missingno. המדריך מסתיים בתיאור מקרה המאפשר לקוראים ליישם את כל המושגים והמיומנויות שכוסו בפרקים הקודמים.

ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם מספק מדריך מקיף להתמודדות עם בעיות איכות נתונים נפוצות. הוא בוחן טכניקות לטיפול בערכים חסרים, זיהוי חריגים, נרמול ושינוי קנה מידה של נתונים, בחירת תכונות, קידוד משתנים ואיזון מערכי נתונים לא מאוזנים. הקוראים ילמדו שיטות עבודה מומלצות להערכת שלמות הנתונים, מיזוג מערכי נתונים וטיפול בהפצות מוטות וקשרים לא ליניאריים. עם דוגמאות הקוד של Python, הקוראים יצברו ניסיון מעשי בזיהוי חריגות בנתונים, זקיפת נתונים חסרים, חילוץ תכונות ועיבוד מקדים של מערכי נתונים מבולגנים לטופס מוכן לניתוח. מחקר המקרה קושר את כל המושגים העיקריים לתהליך עבודה של ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם מקצה לקצה.

בליבה של ערכת הכלים של מדען נתונים היא היכולת לזהות בעיות נפוצות של איכות נתונים.

ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם למתחילים במדעי הנתונים הוא מקום נהדר להתחיל בו עבור כל מי שרוצה להיכנס למדעי הנתונים, אבל עדיין צריך להתעסק בנתונים מהעולם האמיתי במלוא הדרו המבולגן והלא מושלם. המדריך הזה באמת לוקח אותך דרך הדקויות של העברת נתונים גולמיים לצורה מעולה, כך שאתה באמת יכול להגיע לאנשהו איתם. עד שתגיע לסוף, יהיה לך את כל הידע שאתה צריך כדי לנקות ולעבד מראש נתונים כאילו הם טבע שני. אין יותר להסתבך בנתונים מבולבלים ומלאי שגיאות! עם הכישורים שהספר האלקטרוני הזה מצמיד אותך איתם, תוכל לסכסך אפילו את מערכי הנתונים הסוררים ביותר להגשה ולחלץ תובנות משמעותיות כמו מקצוען.

בין אם אתה חדש בתחום או מחפש לשפר את כישוריך, ניקוי נתונים ועיבוד מוקדם למתחילים במדעי הנתונים הוא תוספת שלא יסולא בפז לספריית מדעי הנתונים שלך.

 
 
מתיו מאיו (@mattmayo13) הוא מדען נתונים והעורך הראשי של KDnuggets, המשאב המקוון המקוון של מדעי הנתונים ולמידת מכונה. תחומי העניין שלו טמונים בעיבוד שפה טבעית, עיצוב ואופטימיזציה של אלגוריתמים, למידה ללא פיקוח, רשתות עצביות וגישות אוטומטיות ללמידת מכונה. מתיו הוא בעל תואר שני במדעי המחשב ותואר שני בכריית נתונים. ניתן להשיג אותו ב-editor1 ב-kdnuggets[dot]com.
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://www.kdnuggets.com/2023/08/learn-data-cleaning-preprocessing-data-science-free-ebook.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=learn-data-cleaning-and-preprocessing-for-data-science-with-this-free-ebook