After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Düzensiz verilerle çalışmaktan bıktın mı? Bir veri bilimcisinin zamanının çoğunu veri bulma, temizleme ve yeniden düzenlemeye harcadığını biliyor muydun?! Aslında verini akıllıca temizleyebilirsin! Bu Python'da Eksik Verilerle Çalışma kursunda tam da bunu yapacaksın! Sayısal, kategorik ve zaman serisi verilerindeki eksik değerleri ele almayı öğreneceksin. Eksik verinin sergilediği örüntüleri görmeyi de öğreneceksin! Hava kalitesi ve diyabet verileriyle çalışırken, veriyi analiz etmeyi, değer atamayı (imputation) ve atamanın etkilerini değerlendirmeyi de öğreneceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Eksik Verilerle İlgili Sorun
Eksik verilere ve bunların analizini nasıl etkilediğine aşina ol! Veri kümmendeki farklı null değer işlemlerini, eksik veriyi nasıl bulacağını ve eksikliği nasıl özetleyeceğini öğren.
- Eksik verilerle neden uğraşmalı?50 XP
- Eksik değerleri ele alma adımları50 XP
- Null değer işlemleri100 XP
- NULL değerlerini bulma100 XP
- Eksik değerleri işleme50 XP
- Eksik değerleri tespit etme100 XP
- Eksik değerleri değiştirme100 XP
- Gizli eksik değerleri değiştirme100 XP
- Eksiklik miktarını analiz et50 XP
- Eksiklik yüzdesini analiz etme100 XP
- Eksikliği görselleştir100 XP
2
Eksiklik Bir Örüntü İzliyor mu?
Veri kümmendeki eksikliğin türünü analiz etmek, eksik değerleri ele almanın çok önemli bir adımıdır. Bu bölümde, eksik ve eksik olmayan verinde örüntüler kurmayı ayrıntılı olarak öğrenecek ve listwise deletion gibi basit tekniklerle eksikliği uygun şekilde nasıl ele alacağını göreceksin.
3
Değer Atama (Imputation) Teknikleri
Değer atamanın dünyasına adım at! Bu bölümde, eksik verileri doldurmak için temel atama tekniklerini uygulayacak ve atamalarının başarımını değerlendirebilmek için görselleştireceksin.
4
Gelişmiş Değer Atama Teknikleri
Son olarak, basit atama tekniklerinin ötesine geç ve Machine Learning modellerine dayanan gelişmiş atama tekniklerini kullanarak veri kümenden en iyi şekilde yararlan; eksik veriyi doğru biçimde atayıp değerlendirebileceksin. Eksik verilerinden en iyi sonucu almak için KNN ve MICE gibi yöntemleri kullanacaksın!
Python'da Eksik Verilerle Çalışma
Kurs
Tamamlandı
