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

Chỉ bao gồm những điểm thiết yếu!
Tiền xử lý dữ liệu cần thiết cho phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu lớn, học máy, học sâu, trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số (DT) là những lĩnh vực công nghệ có nhu cầu cao nhất hiện nay. Trong hầu hết mọi ngành, việc đào tạo các nhà khoa học dữ liệu để xử lý những công nghệ này là vô cùng quan trọng và cấp bách.

Tiền xử lý dữ liệu là nhiệm vụ đòi hỏi nhiều thời gian nhất từ người xử lý dữ liệu trong các công ty và có tác động lớn nhất đến hiệu suất phân tích dữ liệu (học máy).

📝 Tiền xử lý dữ liệu cốt lõi

Bài giảng này đề cập đến các phương pháp khám phá dữ liệu hiệu quả (EDA) và bốn khái niệm chính về xử lý dữ liệu trước: làm sạch dữ liệu, mở rộng quy mô, xử lý giá trị ngoại lai và chuyển đổi dữ liệu.

Cấu trúc bài giảng Lý thuyết + Thực hành

Dự đoán những người sống sót sau thảm họa Titanic?

Chúng tôi giúp bạn áp dụng ngay lập tức các phân tích dữ liệu cần thiết trong lĩnh vực này thông qua các bài tập dựa trên lý thuyết như xử lý giá trị bị thiếu, chuyển đổi dữ liệu và dự đoán phân loại tuyến tính.

🙋‍♂️ Chủ đề cần có trên trang web

_{Xử lý bảng}

_{Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian}

Trong thực tế, việc kết hợp dữ liệu có cấu trúc bảng theo nhiều cách khác nhau thường là cần thiết. Hãy tìm hiểu sự khác biệt giữa các hàm concat, append, join, merge, groupby và pivot_table, đồng thời giải thích hàm nào hữu ích trong từng trường hợp.

Trong thực tế, chúng ta thường xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phi cấu trúc. Chúng tôi sẽ giải thích cách sử dụng datetime và phương pháp dự đoán chuỗi thời gian tuần tự, đồng thời giới thiệu các mô hình dự đoán phân loại nhị phân và hồi quy sử dụng mô hình tuyến tính.

📕 Tính năng của khóa học

• Mọi nội dung đều được giải thích bằng mã thực hành.

Đi đến mã thực hành 👉 https://github.com/data-labs/preprocessing

• Mã ví dụ được cấu trúc để bạn có thể sử dụng ngay trong công việc của mình.
• Mã này ngắn gọn nhưng vẫn chứa những nội dung cần thiết và được viết sao cho dễ sử dụng.

Khoa học dữ liệu cốt lõi

 

Khoa học dữ liệu thực hành Phần 1: Giới thiệu về Python

Python, ngôn ngữ nền tảng của khoa học dữ liệu.
Khóa học này được thiết kế để cung cấp kiến thức cơ bản về Python.
Đối với những người không có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ Python,

Khoa học dữ liệu thực hành Phần 1. Thông qua bài giảng giới thiệu về Python.
Tôi khuyên bạn nên tìm hiểu kiến thức của người chơi.