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機器學習的特徵工程

課程簡介

從初學者到高階

課程介紹:English 简中

從這 6 小時的課程,你會學到

  • 包含缺失資料的預處理變數
  • 從資料中丟失的值中捕獲資訊
  • 成功地使用分類變數( categorical variables )
  • 將分類變數的標籤轉換成能夠捕捉洞察力的數字
  • 操縱和轉換數值變數,以提取最大的預測能力
  • 將日期變數轉化為具有洞察力的特徵
  • 應用不同的變數轉換技術,使特徵更具有預測性
  • 自信地清理和變換資料整合為成功的機器學習模型建設

要求

課程說明

學習特徵工程如何進行和建立更強大的機器學習模型。

這是最全面的,但很容易遵循,特徵工程線上課程。 在整個課程中,您將學習全球廣泛使用的資料清理和特徵轉換的各種技術從資料競賽網站、白皮書、部落格和論壇以及作為資料科學家的老師經驗。

您可以輕鬆地在一個地方使用各種技術,您可以使用各種技術捕捉儘可能多的洞察力與您的資料集的特徵。

課程開始描述最簡單和最廣泛使用的特徵工程方法,然後描述更先進和創新的技術,自動捕捉從您的變數的洞察力。 它包括對特徵工程技術的解釋,使用它的理由,以及它所產生的優點、缺點和假設。 它還包括完整的程式碼,然後你可以接受並應用到您自己的資料集。

因此,這門課程適合資料科學方面的初學者,以便理解他們進入資料預處理的第一步,以及中級甚至高階資料科學家尋求提高他們的技能。

這個綜合課程有50多個講座和10個小時的視訊,涵蓋了變數轉換的各個方面。 在整個課程中,我們使用 python 作為我們的主要語言。

這門課程有30天的退款保證。 在不太可能的情況下,如果你覺得這門課程沒有用處,你就可以拿回你的錢,沒有問題!

那你還在等什麼? 今天報名,擁抱特徵工程的力量,建立更好的機器學習模型。

目標受眾

  • 初學者資料科學家誰想開始預處理資料集建立機器學習模型
  • 中級資料科學家希望提升他們在機器學習的特徵工程方面的經驗
  • 高階資料科學家想要發現新的和創新的技術的特徵工程
  • 軟體工程師、數學家和學者將職業轉化為資料科學
  • 軟體工程師、數學家和學者進入資料科學領域

講師簡介

Soledad Galli 資料科學家 ( 更多講師主講課程介紹 )

Soledad Galli 擁有生物學碩士學位、生物化學博士學位,並在倫敦大學學院和馬克斯普朗克研究所等知名機構擔任研究科學家 8 年以上的經驗。 她在癌症研究和神經科學等不同領域有科學出版物,她的研究在不同場合被媒體報導過。

Soledad 還擁有布宜諾斯艾利斯大學生物化學教師4年以上的經驗,並曾在倫敦大學學院的研討會和教程中做出貢獻,並為多位理學碩士和博士學生提供指導。

在她的職業生涯中,她掌握了資料分析、程式設計和機器學習的技能,並幫助金融和保險公司建立機器學習模型,以評估信用風險並防止欺詐。 她定期在倫敦的資料科學社群的資料科學會議分享知識,她希望通過部落格、文章、線上講座和課程等平台,觸及更廣的資料科學社群。

Soledad 熱衷於從資料中提取資訊並將其轉化為有意義的故事,幫助資料科學家擴大知識面,並幫助公司制定更好的資料驅動決策。

歡迎隨時在 LinkedIn 上與她聯繫。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

線上服務

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