Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение

  • Разбиране на значението на подготовката на данни в аналитиката и машинното обучение
  • Тръбопровод за подготовка на данни и неговата роля в жизнения цикъл на данните
  • Изследване на често срещани предизвикателства в необработените данни и влиянието им върху анализа

Събиране и придобиване на данни

  • Източници на данни: бази данни, API-та, електронни таблици, текстови файлове и други
  • Техники за събиране на данни и осигуряване на качеството им по време на събирането
  • Събиране на данни от различни източници

Техники за почистване на данни

  • Идентифициране и обработка на липсващи стойности, отклонения и несъответствия
  • Справяне с дубликати и грешки в набора от данни
  • Почистване на реални набори от данни

Трансформация и стандартизация на данни

  • Техники за нормализация и стандартизация на данни
  • Обработка на категорийни данни: кодиране, групиране и инженеринг на признаци
  • Трансформиране на необработени данни в използваеми формати

Интеграция и агрегиране на данни

  • Сливане и комбиниране на набори от данни от различни източници
  • Разрешаване на конфликти в данните и изравняване на типовете данни
  • Техники за агрегиране и консолидиране на данни

Осигуряване на качество на данните

  • Методи за осигуряване на качество и цялостност на данните през целия процес
  • Внедряване на проверки за качество и процедури за валидация
  • Казуси и практически приложения на осигуряването на качество на данните

Намаляване на размерността и избор на признаци

  • Разбиране на необходимостта от намаляване на размерността
  • Техники като PCA, избор на признаци и стратегии за редукция
  • Прилагане на техники за намаляване на размерността

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за данни

Аудитория

  • Анализатори на данни
  • Администратори на бази данни
  • ИТ специалисти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории