Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Conjuntos de dados de alta dimensão podem ser intimidantes e deixar você sem saber por onde começar. Normalmente, você começaria explorando o conjunto de dados visualmente, mas quando há dimensões demais, as abordagens clássicas parecem insuficientes. Felizmente, existem técnicas de visualização projetadas especificamente para dados de alta dimensão, e você será apresentado a elas neste curso. Após explorar os dados, você geralmente descobre que muitas variáveis têm pouca informação, seja por não apresentarem variância, seja por serem duplicatas de outras. Você vai aprender a detectar essas variáveis e removê-las do conjunto de dados para focar nas mais informativas. Em seguida, talvez você queira construir um modelo com essas variáveis, e pode acontecer de algumas não terem qualquer efeito sobre o que você está tentando prever. Você também vai aprender a detectar e remover essas variáveis irrelevantes para reduzir a dimensionalidade e, assim, a complexidade. Por fim, você verá como técnicas de extração de características podem reduzir a dimensionalidade ao calcular componentes principais não correlacionados.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Explorando Dados de Alta Dimensão
Você será apresentado ao conceito de redução de dimensionalidade e vai aprender quando e por que isso é importante. Vai aprender a diferença entre seleção de variáveis e extração de características e aplicará ambas as técnicas para explorar dados. O capítulo termina com uma lição sobre t-SNE, uma poderosa técnica de extração que permite visualizar um conjunto de dados de alta dimensão.
- Introdução50 XP
- Descobrindo o número de dimensões em um conjunto de dados50 XP
- Removendo features sem variância100 XP
- Seleção de atributos vs. extração de atributos50 XP
- Detectando visualmente recursos redundantes100 XP
- Vantagem da seleção de features50 XP
- Visualização com t-SNE de dados de alta dimensão50 XP
- Intuição sobre t-SNE50 XP
- Ajustando t-SNE aos dados do ANSUR100 XP
- Visualização de dimensionalidade com t-SNE100 XP
2
Seleção de Variáveis I - Selecionando pela Informação da Variável
Neste primeiro de dois capítulos sobre seleção de variáveis, você vai aprender sobre a “maldição da dimensionalidade” e como a redução de dimensionalidade pode ajudar a superá-la. Você conhecerá várias técnicas para detectar e remover variáveis que agregam pouco valor ao conjunto de dados, seja porque têm pouca variância, muitos valores ausentes ou porque são fortemente correlacionadas a outras variáveis.
3
Seleção de Variáveis II - Selecionando pela Acurácia do Modelo
Neste segundo capítulo sobre seleção de variáveis, você vai aprender a usar modelos para encontrar as variáveis mais importantes de um conjunto de dados para prever um alvo específico. Na lição final, você combinará as recomendações de vários modelos diferentes para decidir quais variáveis valem a pena manter.
4
Extração de Características
Este capítulo é um mergulho profundo no algoritmo de redução de dimensionalidade mais usado, a Análise de Componentes Principais (PCA). Você vai construir intuição sobre como e por que esse algoritmo é tão poderoso e vai aplicá-lo tanto para exploração de dados quanto para pré-processamento em um pipeline de modelagem. Você termina com um caso de uso interessante de compactação de imagens.
Redução de Dimensionalidade em Python
Curso
concluído
