你将收获

认识数据准备和特征工程的重要性

掌握数据的采集、读取方法

掌握数据清洗的基本方法

理解数据的特征及表示

适用人群

零基础或者有一定基础学员、大中院校学生、数据工作者

课程介绍

本课程配套电子工业出版社《数据准备和特征工程:数据工程师必知必会技能》使用更佳

课程简介:

凡是在机器学习、数据科学领域的从业者,都知道这两句话:

  • Garbage in, garbage out(GIGO)
  • 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已

大量的项目经验也一再证明:高质量的数据永远是最重要的。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差。

 

课程简介:

本课程聚焦在数据科学过程中的数据清洗和数据分析之前的数据特征提取过程,解决数据科学中最重要的原始数据清洗和特征提取问题,从而更好的提升后续机器学习、数据分析算法的性能和准确性。

 

本课知识点

数据分析特征工程编程语言数据处理数据清洗Python

课程目录

学员评价

5.0
  • 0%
  • 0%
  • 0%
  • 0%
  • 0%

正在加载中...

优惠券
立即
领取

满60减5

类型:满60减5

日期:自领取之后 90 天内有效

扫码帮你选课·只学有用的

进群领大额优惠券啦!帮你省钱选对的课