Kurzusleírás

Bevezetés

  • Az adatelőkészítés jelentőségének megértése az elemzésben és a gépi tanulásban
  • Az adatelőkészítési folyamat és szerepe az adatéletciklusban
  • Gyakori kihívások feltárása a nyers adatokban és hatásuk az elemzésre

Adatgyűjtés és -beszerzés

  • Adatforrások: adatbázisok, API-k, táblázatok, szöveges fájlok stb.
  • Adatgyűjtési technikák és az adatminőség biztosítása a gyűjtés során
  • Adatok gyűjtése különböző forrásokból

Adattisztítási technikák

  • Hiányzó értékek, kiugró értékek és inkonzisztenciák azonosítása és kezelése
  • Duplikátumok és hibák kezelése az adathalmazban
  • Valós adathalmazok tisztítása

Adatátalakítás és -standardizálás

  • Adatnormalizálási és standardizálási technikák
  • Kategorikus adatok kezelése: kódolás, binning és jellemzőtervezés
  • Nyers adatok átalakítása használható formátumokká

Adatintegráció és -aggregáció

  • Különböző forrásokból származó adathalmazok egyesítése és kombinálása
  • Adatkonfliktusok feloldása és adattípusok összehangolása
  • Adataggregációs és konszolidációs technikák

Adatminőség-ellenőrzés

  • Módszerek az adatminőség és integritás biztosítására a folyamat során
  • Minőségellenőrzési és érvényesítési eljárások implementálása
  • Esettanulmányok és gyakorlati alkalmazások az adatminőség-ellenőrzés területén

Dimenziócsökkentés és jellemzőválasztás

  • A dimenziócsökkentés szükségességének megértése
  • Technikák, mint a PCA, jellemzőválasztás és csökkentési stratégiák
  • Dimenziócsökkentési technikák implementálása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az adatokkal kapcsolatos fogalmakról

Közönség

  • Adatelemzők
  • Adatbázis-rendszergazdák
  • IT-szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák