After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Prawdziwe dane są nieuporządkowane – twoim zadaniem jest nadanie im sensu. Zestawy danych takie jak MTCars czy Iris to efekt starannej selekcji i czyszczenia, a nawet one wymagają przekształcenia, zanim algorytmy uczenia maszynowego będą mogły wyciągać z nich wnioski, prognozować, klasyfikować lub grupować. Ten kurs skupia się na tym, na co badacze danych poświęcają 70–80% swojego czasu: przetwarzaniu danych i inżynierii cech. Ponieważ zbiory danych stają się coraz większe, użyjemy PySpark, żeby okiełznać problem Big Data!
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Eksploracyjna analiza danych
Zanim zaczniesz, warto dobrze poznać problem, z którym pracujesz. Naucz się statystycznie i wizualnie badać swój zbiór danych!
- Od czego zacząć50 XP
- Od czego zacząć?50 XP
- Sprawdź wersję100 XP
- Wczytaj dane100 XP
- Definiowanie problemu50 XP
- Co chcemy przewidywać?100 XP
- Weryfikacja załadowania danych100 XP
- Weryfikacja typów danych100 XP
- Wizualna inspekcja danych / EDA50 XP
- Użycie Corr()100 XP
- Wizualizacje: distplot100 XP
- Wizualizacje w praktyce: lmplot100 XP
2
Przetwarzanie danych z funkcjami Spark
Prawdziwe dane rzadko są czyste i gotowe do analizy. W tym rozdziale nauczysz się usuwać zbędne informacje, obsługiwać brakujące wartości oraz wzbogacać dane o dodatkowe informacje.
3
Inżynieria cech
W tym rozdziale nauczysz się tworzyć nowe cechy, na podstawie których model uczenia maszynowego będzie się uczyć. Przyjrzymy się ich generowaniu przez łączenie pól, wyodrębnianie wartości z nieuporządkowanych kolumn oraz kodowanie ich w celu uzyskania lepszych wyników.
4
Budowanie modelu
W tym rozdziale nauczysz się wybierać odpowiedni typ modelu. Następnie zobaczysz, jak zastosować dane do modelu i ocenić jego działanie. Na koniec dowiesz się, jak interpretować wyniki i zapisywać model do późniejszego użycia!
Inżynieria cech z PySpark
Kurs
ukończony
