Name: การจัดการข้อมูลที่หายไปใน Python
Rating: 4.8 (190 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

เบื่อกับการทำงานกับข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบแล้วใช่ไหม? รู้หรือไม่ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้เวลาไปกับการค้นหา ทำความสะอาด และจัดระเบียบข้อมูล? ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดการกับข้อมูลที่หายไปอย่างชาญฉลาด ครอบคลุมทั้งข้อมูลตัวเลข ข้อมูลเชิงหมวดหมู่ และข้อมูลอนุกรมเวลา รวมถึงการมองเห็นรูปแบบของข้อมูลที่หายไป ขณะฝึกปฏิบัติกับข้อมูลคุณภาพอากาศและข้อมูลโรคเบาหวาน คุณจะได้เรียนรู้การวิเคราะห์ การเติมค่า และการประเมินผลของการเติมค่าข้อมูลด้วย

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Data Visualization with Matplotlib Supervised Learning with scikit-learn

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

ปัญหาของข้อมูลที่หายไป

ทำความรู้จักกับข้อมูลที่หายไปและผลกระทบที่มีต่อการวิเคราะห์ เรียนรู้การดำเนินการกับค่า null ในชุดข้อมูล วิธีค้นหาข้อมูลที่หายไป และการสรุปภาพรวมของข้อมูลที่หายไป

เริ่มบท

ข้อมูลที่หายไปมีรูปแบบหรือไม่?

การวิเคราะห์ประเภทของข้อมูลที่หายไปในชุดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนจะจัดการกับค่าที่หายไป ในบทนี้จะเรียนรู้วิธีค้นหารูปแบบในข้อมูลที่หายไปและข้อมูลที่มีอยู่ รวมถึงวิธีจัดการกับข้อมูลที่หายไปด้วยเทคนิคพื้นฐาน เช่น การลบรายการที่ไม่สมบูรณ์ออก

เริ่มบท

เทคนิคการเติมค่าข้อมูล

ก้าวเข้าสู่โลกของการเติมค่าข้อมูล ในบทนี้จะได้ฝึกใช้เทคนิคการเติมค่าพื้นฐานเพื่อแทนที่ข้อมูลที่หายไป และสร้างภาพแสดงผลการเติมค่าเพื่อประเมินประสิทธิภาพ

เริ่มบท

เทคนิคการเติมค่าข้อมูลขั้นสูง

ก้าวข้ามเทคนิคการเติมค่าแบบพื้นฐาน และใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลให้ได้มากที่สุดด้วยเทคนิคการเติมค่าขั้นสูงที่อาศัยโมเดล machine learning เรียนรู้วิธีใช้งาน KNN และ MICE เพื่อเติมค่าและประเมินผลข้อมูลที่หายไปได้อย่างแม่นยำ