Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Budowanie dobrych modeli jest możliwe tylko wtedy, gdy dysponujesz solidną tabelą bazową. W tym kursie nauczysz się, jak ją konstruować, tworzyć zmienne i przygotowywać dane do modelowania. Na końcu omówimy zaawansowane zagadnienia związane z tym tematem.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Kluczowe koncepcje tabeli bazowej
W tym rozdziale nauczysz się, jak zbudować podstawy tabeli bazowej – czyli populację i zmienną docelową.
- Oś czasu tabeli bazowej50 XP
- Naruszenia osi czasu50 XP
- Dostępne dane100 XP
- Naruszenie osi czasu100 XP
- Populacja50 XP
- Wybierz odpowiednią populację50 XP
- Populacja zgodna z harmonogramem100 XP
- Usuwanie zduplikowanych obiektów100 XP
- Zmienna docelowa50 XP
- Oblicz zmienną docelową dla zdarzenia100 XP
- Oblicz zagregowany target100 XP
2
Tworzenie zmiennych
Nauczysz się, jak dodawać do tabeli bazowej zmienne, które posłużą do przewidywania wartości docelowej.
3
Przygotowanie danych
Po wyznaczeniu zmiennych z danych surowych czas wyczyścić dane i przygotować je do modelowania. W tym rozdziale omówimy kroki, które należy wykonać, aby dane były gotowe do modelowania.
4
Zaawansowane koncepcje tabeli bazowej
W pewnych sytuacjach zmienna docelowa lub cechy ulegają znacznym wahaniom sezonowym. Nauczysz się, jak radzić sobie z sezonowością, dodając do tabeli bazowej różne migawki danych.
Pośrednia analityka predykcyjna w Pythonie
Kurs
ukończony
