Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή

  • Κατανόηση της σημασίας της προετοιμασίας δεδομένων στην ανάλυση και τη μηχανική μάθηση
  • Η γραμμή προετοιμασίας δεδομένων και η ρόλος της στο lifecycle of data
  • Εξερεύνηση των κοινών προβλημάτων στα αυθεντικά δεδομένα και ο απολογισμός τους στην ανάλυση

Συλλογή και προσέγγιση δεδομένων

  • Πηγές δεδομένων: databases, APIs, spreadsheets, text files, κ.ά.
  • Τεχνικές για τη συλλογή δεδομένων και εξασφάλιση ποιότητας δεδομένων κατά τη συλλογή
  • Συλλογή δεδομένων από διάφορες πηγές

Τεχνικές Καθαρισμού Δεδομένων

  • Αναγνώριση και χειρισμός των λείπουσα περιπτώσεων, των έξυπνων και ανομοιογένειαν
  • Χειρισμός διπλού είδους και σφάλματα στην υποσυστήματα δεδομένων
  • Καθαρισμός πρακτικών ensembles δεδομένων

Μετασχηματισμός και Κανονικοποίηση Δεδομένων

  • Τεχνικές κανονικοποίησης και εξυφάλτησης δεδομένων
  • Χειρισμός κατηγορικών δεδομένων: encoding, binning, και feature engineering
  • Μετασχηματισμός αυθεντικών δεδομένων σε χρήσιμους μορφούς

Ενσωμάτωση και Συσχέτιση Δεδομένων

  • Συνένωση και επεξεργασία ensembles δεδομένων από διάφορες πηγές
  • Επίλυση σύγκρουσης δεδομένων και εξαρμόνιση τύπων δεδομένων
  • Τεχνικές για συσχέτιση και ενίσχυση δεδομένων

Εξασφάλιση Ποιότητας Δεδομένων

  • Μέθοδοι για εξασφάλιση ποιότητας και ακεραιότητας δεδομένων κατά τη διαδικασία
  • Εφαρμογή ελέγχων ποιότητας και οδηγιών για validation
  • Case studies και πρακτικές εφαρμογές της εξασφάλισης ποιότητας δεδομένων

Μείωση Διάστασης και Επιλογή Χαρακτηριστικών

  • Κατανόηση του χρέους για μείωση διάστασης
  • Τεχνικές όπως η PCA, feature selection και στρατηγικές μείωσης
  • Εφαρμογή τεχνικών μείωσης διάστασης

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασική κατανόηση των εννοιών σχετικά με δεδομένα

Ακροατήριο

  • Αναλυτές δεδομένων
  • Διαχειριστές βάσης δεδομένων
  • IT επαγγελματίες
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Σχόλια (2)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες