Sari la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Gestionarea datelor lipsă în Python

IntermediarNivel de competențe
Actualizat 08.2023
Învață să identifici, analizezi, elimini și imputi datele lipsă în Python.
Începe cursul gratuit
PythonData Manipulation
4 h
14 videoclipuri
46 Exerciții
3,800 XP
25,962
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Ești obosit să lucrezi cu date dezordonate? Știai că majoritatea timpului unui om de știință al datelor este petrecut găsind, curățând și reorganizând date?! Ei bine, există o modalitate inteligentă de a-ți curăța datele! În acest curs, Gestionarea datelor lipsă în Python, vei face exact asta! Vei învăța să tratezi valorile lipsă pentru date numerice, categoriale și de tip serie de timp. Vei descoperi tipare în datele lipsă și, lucrând cu date despre calitatea aerului și diabet, vei analiza, imputa și evalua efectele imputării.

Cerințe prealabile

Introduction to Data Visualization with MatplotlibSupervised Learning with scikit-learn
1

Problema datelor lipsă

Familiarizează-te cu datele lipsă și cu impactul lor asupra analizei! Află cum funcționează operațiile cu valori nule în setul tău de date, cum să identifici datele lipsă și cum să rezumi gradul de lipsă din date.
Începe capitolul
2

Există un tipar în datele lipsă?

Analiza tipului de lipsă din setul tău de date este un pas esențial înainte de a trata valorile lipsă. În acest capitol, vei învăța în detaliu cum să identifici tipare în datele lipsă și în cele prezente, și cum să tratezi lipsa în mod adecvat folosind tehnici simple, cum ar fi ștergerea pe rânduri.
Începe capitolul
4

Tehnici avansate de imputare

Mergi dincolo de tehnicile simple de imputare și valorifică la maximum setul tău de date folosind tehnici avansate bazate pe modele de învățare automată, pentru a imputa și evalua cu precizie datele lipsă. Vei folosi metode precum KNN și MICE pentru a obține cele mai bune rezultate din datele tale lipsă!
Începe capitolul
Gestionarea datelor lipsă în Python
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanță
Înscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Gestionarea datelor lipsă în Python astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.