Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời.

inyong08hwang2545

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

hjkim3

인프런 10주년! 사랑주간 전체 할인

Khoa học dữ liệu thực tế Phần 2. Tiền xử lý dữ liệu

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