Contents
機器學習工程師資料清理完整指南
從這 3.5 小時的課程，你會學到
- 你將學習資料插補( data imputation )和高級資料清理( data cleansing )技術。
- 你將學習如何將真實世界的資料清理技術應用到你的資料上。
- 你將學習高級資料清理技術。
- 你將學習如何以一種避免資料洩漏的方式準備資料，進而避免不正確的模型評估。
要求
- 你需要一個非常紮實的 Python 基礎。
- 你需要了解機器學習的基礎知識。
課程說明
歡迎來到 “ 精通 Python 的資料清洗專業課程 ”。
資料準備可能是機器學習專案中最重要的部分。 這是最耗時的部分，儘管它似乎是討論最少的話題。 資料準備，有時稱為資料預處理，是將原始資料轉換為適合建模的形式的行為。
機器學習演算法要求輸入的資料是數字，大多數演算法實現都在這種期望下。 因此，如果你的資料包含非數字的資料類型和值，例如標籤，你將需要將資料更改為數字。 此外，特定的機器學習演算法對資料類型、規模、機率分佈和輸入變數之間的關係有預期，你可能需要更改資料以滿足這些預期。
在課程中，你將學習：
- 資料準備對預測建模機器學習專案的重要性。
- 如何以一種避免資料洩漏的方式準備資料，進而避免不正確的模型評估。
- 如何識別和處理雜亂資料的問題，例如異常值和缺失值。
- 如何使用特徵選擇方法識別和刪除不相關和冗餘的輸入變數。
- 如何根據變數的資料類型知道選擇哪種特徵選擇方法。
- 如何使用標準化和標準化技術來縮放輸入變數的範圍。
- 如何將分類變數編碼為數字，將數值變數編碼為類別。
- 如何轉換輸入變數的機率分佈。
- 如何轉換具有不同變數類型的資料集以及如何轉換目標變數。
- 如何將變量投射到擷取顯著資料關係的低維空間中。
本課程是一個動手指南。 它是一本劇本和工作手冊，旨在讓你邊做邊學，然後將你的新理解應用於 Python 中的特徵工程。 為了充分利用課程，我建議你完成每個教程中的所有示例。 如果你像看電影一樣看這門課程，你將無法從中受益。
在應用領域，機器學習是程式設計，而程式設計是一項動手運動。
感謝你對本課程的興趣。
讓我們開始吧！
目標受眾
你很想成為現實世界中的機器學習工程師。
講師簡介
Mike West LogikBot的創造者
我是 LogikBot 的創始人。我曾在 Microsoft 和 Uber 工作過。我幫助設計了 Microsoft 的資料科學認證課程。如果你對機器學習感興趣，我可以提供幫助。
我從事資料庫工作已有二十多年了。作為全職員工或顧問，我曾為 50 多家不同的公司工作或諮詢過。財富 500 強以及幾家中小型公司。其中包括：Georgia Pacific、SunTrust、Reed Construction Data、Building Systems Design、NetCertainty、The Home Shopping Network、SwingVote、Atlanta Gas and Light 和 Northrup Grumman。
在過去的五年裡，我已經過渡到了令人興奮的應用機器學習世界。我很高興向你展示我所學到的知識，並幫助你進入該領域中最重要的領域之一。
經驗、教育和熱情
我幾乎每天都學到一些東西。我和非常聰明的人一起工作。我是 SQL Server 的所有事物的狂熱學習者，並且熱衷於分享我所學到的知識。我專注的領域是性能調整。 SQL Server 就像一輛異國情調的跑車，它在任何人的手中都可以正常運行，但如果放在熟練的調校師手中，它就會像賽車一樣運行。
認證
證書就像大學學位，是開始學習的一個很好的起點。我是 Microsoft 認證資料庫管理員 (MCDBA)、Microsoft 認證系統工程師 (MCSE) 和 Microsoft 認證培訓師 (MCT)。
個人的
我出生在俄亥俄州，在賓夕法尼亞州長大並接受教育，目前與妻子和兩個孩子住在亞特蘭大。
英文字幕：有
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