It was very helpful for studying Python data preprocessing. I liked the various methodologies required for data preprocessing and the hands-on practice using real data.

sungkenh0540

Learn why and how to handle data exploration (EDA), data cleaning, scaling, outlier handling, log transformation, and categorical encoding in real-world applications. You will also learn how to merge tabular data and process (unstructured) time series data.

hjkim3

Practical Data Science Part 2. Data Preprocessing

현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.

김화종

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

실전 데이터 사이언스 Part2. 데이터 전처리

데이터 전처리 소개

데이터 전처리

데이터 전처리 실습

탐색적 분석

테이블 다루기

시계열데이터 처리