After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Dunia nyata itu berantakan dan tugas Anda adalah membuatnya masuk akal. Himpunan data mainan seperti MTCars dan Iris adalah hasil kurasi dan pembersihan yang cermat; sekalipun demikian, data tetap perlu ditransformasi agar algoritme machine learning yang andal dapat mengekstrak makna, melakukan peramalan, klasifikasi, atau pengelompokan. Kursus ini membahas detail riil yang menghabiskan 70–80% waktu data scientist: penataan data dan rekayasa fitur. Karena ukuran himpunan data kini semakin besar, mari gunakan PySpark untuk memangkas masalah Big Data menjadi lebih terkendali!
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Analisis Data Eksploratori
Pahami terlebih dahulu permasalahan Anda sebelum mulai! Lalu pelajari cara memeriksa himpunan data Anda secara statistik dan visual!
- Mulai dari Mana50 XP
- Mulai dari mana?50 XP
- Periksa Versi100 XP
- Muat data100 XP
- Mendefinisikan Masalah50 XP
- Apa yang sedang kita prediksi?100 XP
- Memverifikasi Pemuatan Data100 XP
- Memverifikasi Tipe Data100 XP
- Inspeksi Data Secara Visual / EDA50 XP
- Menggunakan Corr()100 XP
- Menggunakan Visualisasi: distplot100 XP
- Menggunakan Visualisasi: lmplot100 XP
2
Penataan dengan Fungsi Spark
Data nyata jarang bersih dan siap dianalisis. Di bab ini, pelajari cara menghapus informasi yang tidak diperlukan, menangani nilai yang hilang, dan menambahkan data tambahan ke analisis Anda.
3
Rekayasa Fitur
Di bab ini, pelajari cara membuat fitur baru agar model machine learning Anda dapat belajar darinya. Kita akan melihat cara menghasilkannya dengan mengombinasikan kolom, mengekstraksi nilai dari kolom yang berantakan, atau melakukan pengodean untuk hasil yang lebih baik.
4
Membangun Model
Di bab ini, kita akan mempelajari cara memilih jenis model yang kita inginkan. Kemudian kita akan mempelajari cara menerapkan data kita ke model dan mengevaluasinya. Terakhir, kita akan mempelajari cara menafsirkan hasilnya dan menyimpan model untuk digunakan nanti!
Rekayasa Fitur dengan PySpark
Kursus
Selesai
