După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
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
Programă
Planul cursului
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.
- De ce să tratăm datele lipsă?50 XP
- Pașii pentru tratarea valorilor lipsă50 XP
- Operații cu valori nule100 XP
- Găsirea valorilor Null100 XP
- Gestionarea valorilor lipsă50 XP
- Detectarea valorilor lipsă100 XP
- Înlocuirea valorilor lipsă100 XP
- Înlocuirea valorilor lipsă ascunse100 XP
- Analizează gradul de lipsă a datelor50 XP
- Analiza procentului de valori lipsă100 XP
- Vizualizează valorile lipsă100 XP
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.
3
Tehnici de imputare
Descoperă lumea imputării datelor! În acest capitol, vei aplica tehnici de bază pentru a completa datele lipsă și vei vizualiza imputările pentru a le putea evalua performanța.
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!
Gestionarea datelor lipsă în Python
Curs
finalizat
