Naucz się czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych na potrzeby analityki danych dzięki temu bezpłatnemu e-bookowi - KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Z tego bezpłatnego e-booka dowiesz się, jak czyścić i wstępnie przetwarzać dane na potrzeby analityki danych

Data Science Horizons wydało niedawno nowy, wnikliwy ebook zatytułowany Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych dla początkujących w dziedzinie analityki danych który zapewnia kompleksowe wprowadzenie do tych krytycznych wczesnych etapów potoku analizy danych. W przewodniku czytelnicy dowiedzą się, dlaczego odpowiednie czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych jest tak ważne dla budowania skutecznych modeli predykcyjnych i wyciągania rzetelnych wniosków z analiz. Ebook opisuje ogólny przebieg procesu gromadzenia, czyszczenia, integrowania, przekształcania i redukowania danych w ramach przygotowania do analizy. Bada także iteracyjny charakter czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych, który sprawia, że proces ten jest w równym stopniu sztuką, jak i nauką.

Dlaczego taka książka jest potrzebna?

Krótko mówiąc, dane są nieuporządkowane. Dane ze świata rzeczywistego, takie, jakie firmy i organizacje gromadzą każdego dnia, są pełne nieścisłości, niespójności i brakujących wpisów. Jak to się mówi: „Śmieci wpadają, śmieci wychodzą”. Jeśli zasilamy nasze modele predykcyjne brudnymi, niedokładnymi danymi, wydajność i dokładność naszych modeli zostaną zagrożone

Główną atrakcją ebooka jest praktyczna demonstracja kluczowych bibliotek Pythona używanych do manipulacji danymi, wizualizacji, uczenia maszynowego i obsługi brakujących wartości. Czytelnicy zapoznają się z podstawowymi narzędziami, takimi jak Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn i Missingno. Przewodnik kończy się studium przypadku, które umożliwia czytelnikom zastosowanie wszystkich koncepcji i umiejętności omówionych w poprzednich rozdziałach.

Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych zawiera kompleksowy przewodnik dotyczący rozwiązywania typowych problemów z jakością danych. Bada techniki obsługi brakujących wartości, wykrywania wartości odstających, normalizowania i skalowania danych, wybierania funkcji, kodowania zmiennych i równoważenia niezrównoważonych zbiorów danych. Czytelnicy poznają najlepsze praktyki oceny integralności danych, łączenia zbiorów danych oraz obsługi skośnych rozkładów i relacji nieliniowych. Dzięki przykładom kodu w języku Python czytelnicy zdobędą praktyczne doświadczenie w identyfikowaniu anomalii danych, przypisywaniu brakujących danych, wyodrębnianiu funkcji i wstępnym przetwarzaniu niechlujnych zbiorów danych do postaci gotowej do analizy. Studium przypadku łączy wszystkie główne koncepcje w kompleksowy proces czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych.

Podstawą zestawu narzędzi analityka danych jest umiejętność identyfikowania typowych problemów z jakością danych.

Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych dla początkujących w dziedzinie analityki danych to świetne miejsce na początek dla każdego, kto chce zająć się nauką o danych, ale wciąż musi opanować radzenie sobie z danymi ze świata rzeczywistego w całej ich niechlujnej, niedoskonałej chwale. Ten przewodnik naprawdę przeprowadzi Cię przez najważniejsze etapy doprowadzania surowych danych do doskonałej formy, dzięki czemu będziesz mógł gdzieś z nimi dotrzeć. Zanim dojdziesz do końca, będziesz mieć całą wiedzę potrzebną do czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych, jakby to była druga natura. Koniec z grzęźnieniem w niepewnych, wypełnionych błędami danych! Dzięki umiejętnościom, które zapewni Ci ten ebook, będziesz w stanie zmanipulować nawet najbardziej niesforne zbiory danych i wyciągnąć istotne wnioski jak profesjonalista.

Niezależnie od tego, czy jesteś nowy w tej dziedzinie, czy też chcesz udoskonalić swoje umiejętności, Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych dla początkujących w dziedzinie analityki danych jest nieocenionym dodatkiem do Twojej biblioteki analityki danych.

Mateusz Majo (@ Mattmayo13.) jest naukowcem zajmującym się danymi i redaktorem naczelnym KDnuggets, przełomowego internetowego zasobu Data Science i uczenia maszynowego. Jego zainteresowania skupiają się na przetwarzaniu języka naturalnego, projektowaniu i optymalizacji algorytmów, uczeniu nienadzorowanym, sieciach neuronowych i zautomatyzowanym podejściu do uczenia maszynowego. Matthew posiada tytuł magistra informatyki oraz dyplom ukończenia studiów magisterskich w zakresie eksploracji danych. Można się z nim skontaktować pod adresem editor1 pod adresem kdnuggets[dot]com.