Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Preprocessing voor Machine Learning in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 12-2025
Leer hoe je je data kunt opschonen en klaarmaken voor machine learning!
Start Cursus Kosteloos
PythonMachine Learning
4 u
20 videos
62 Opdrachten
4,700 XP
66,646
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Deze cursus behandelt de basis van hoe en wanneer je datavoorbewerking uitvoert. Deze essentiële stap in elk Machine Learning-project is het moment waarop je je data klaarmaakt voor modelleren. Tussen het importeren en opschonen van je data en het fitten van je Machine Learning-model komt preprocessing aan bod. Je leert hoe je je data standaardiseert zodat deze de juiste vorm heeft voor je model, hoe je nieuwe features maakt om de informatie in je gegevensset beter te benutten, en hoe je de beste features selecteert om je modelfit te verbeteren. Tot slot ga je oefenen met preprocessing door een gegevensset over UFO-waarnemingen klaar te maken voor modelleren.

Vereisten

Cleaning Data in PythonSupervised Learning with scikit-learn
1

Introductie tot datavoorbewerking

In dit hoofdstuk leer je precies wat datavoorbewerking inhoudt. Je zet de eerste stappen in elke preprocessing-reis, waaronder het verkennen van datatypes en omgaan met ontbrekende waarden.
Hoofdstuk beginnen
2

Data standaardiseren

Dit hoofdstuk draait helemaal om het standaardiseren van data. Vaak gaat een model uit van bepaalde aannames over de verdeling of schaal van je features. Standaardisatie is een manier om je data aan deze aannames te laten voldoen en de prestaties van het algoritme te verbeteren.
Hoofdstuk beginnen
3

Feature engineering

In deze sectie leer je over feature engineering. Je verkent verschillende manieren om nieuwe, nuttigere features te maken op basis van de features die al in je gegevensset staan. Je ziet hoe je informatie kunt encoderen, aggregeren en extraheren uit zowel numerieke als tekstuele features.
Hoofdstuk beginnen
4

Features selecteren voor modelleren

Dit hoofdstuk behandelt enkele technieken om de belangrijkste features uit je gegevensset te selecteren. Je leert hoe je overlappende features verwijdert, met tekstvectoren werkt en het aantal features in je gegevensset vermindert met principal component analysis (PCA).
Hoofdstuk beginnen
Preprocessing voor Machine Learning in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Preprocessing voor Machine Learning in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play