Build your ultimate AI agent
Описание курса
Построение хороших моделей возможно только при наличии качественной базовой таблицы. В этом курсе вы научитесь конструировать базовую таблицу, создавать переменные и подготавливать данные для моделирования. В завершение рассматриваются продвинутые темы по этой теме.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Ключевые концепции базовой таблицы
В этой главе вы научитесь выстраивать основу базовой таблицы: определять генеральную совокупность и целевую переменную.
- Хронология базовой таблицы50 XP
- Нарушения временно́й шкалы50 XP
- Доступные данные100 XP
- Нарушение временно́й шкалы100 XP
- Популяция50 XP
- Выберите подходящую совокупность50 XP
- Выборка в соответствии с временной шкалой100 XP
- Удаление дублирующихся объектов100 XP
- Целевая переменная50 XP
- Вычисление целевой переменной по событию100 XP
- Вычисление агрегированного целевого признака100 XP
2
Создание переменных
Вы узнаете, как добавлять в базовую таблицу переменные, которые можно использовать для предсказания целевой переменной.
3
Подготовка данных
После того как переменные извлечены из исходных данных, необходимо очистить их и подготовить к моделированию. В этой главе рассматриваются шаги, которые нужно выполнить, чтобы данные были готовы к построению модели.
4
Продвинутые концепции базовой таблицы
В ряде случаев целевая переменная или признаки существенно меняются в зависимости от сезона. Вы узнаете, как учитывать сезонность, добавляя в базовую таблицу несколько снимков данных.
Средний уровень прогностической аналитики на Python
Курс
завершён
