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ビジネス実践では、データナビゲーション（EDA）、データクリーニング、スケーリング、異常値処理、対数変換、カテゴリエンコーディングなどが必要な理由と、どのように対処する必要があるかを学びます。また、テーブルデータの結合、（非定型）時系列データの処理方法を学びます。

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本番データサイエンス Part2.データ前処理

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.

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

Practical Data Science Part 2. Data Preprocessing

Introduction to Data Preprocessing

Data preprocessing

Data Preprocessing Lab

Exploratory Analysis

Handling Tables

Time Series Data Processing