After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Gerçek dünya dağınıktır ve senin görevin buna anlam kazandırmaktır. MTCars ve Iris gibi oyuncak veri kümeleri bile özenli bir derleme ve temizlemenin ürünüdür; yine de güçlü Machine Learning algoritmalarının anlam çıkarması, tahmin, sınıflandırma veya kümeleme yapabilmesi için verinin dönüştürülmesi gerekir. Bu derste veri bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı ayrıntılara odaklanacağız: veri düzenleme ve özellik mühendisliği. Veri kümelerinin boyutu giderek büyürken, gel bu Büyük Veri sorununu küçültmek için PySpark kullanalım!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Keşifsel Veri Analizi
Balıklama dalmadan önce problemini biraz tanı! Ardından veri kümeni istatistiksel ve görsel olarak nasıl inceleyeceğini öğren!
- Nereden Başlamalı?50 XP
- Nereden başlamalı?50 XP
- Sürümü Kontrol Et100 XP
- Veriyi içe aktar100 XP
- Bir Problemi Tanımlamak50 XP
- Neyi tahmin ediyoruz?100 XP
- Veri Yüklemesini Doğrulama100 XP
- Veri Tiplerini Doğrulama100 XP
- Veriyi Görsel Olarak İnceleme / EDA50 XP
- Corr() Kullanımı100 XP
- Görselleştirme Kullanımı: distplot100 XP
- Görselleştirmeler Kullanma: lmplot100 XP
2
Spark Fonksiyonlarıyla Düzenleme
Gerçek veriler nadiren temiz ve analize hazırdır. Bu bölümde gereksiz bilgileri kaldırmayı, eksik değerleri ele almayı ve analizine ek veriler katmayı öğreneceksin.
3
Özellik Mühendisliği
Bu bölümde, Machine Learning modelinin öğrenmesi için yeni özellikler oluşturmayı öğreneceksin. Alanları birleştirerek üretme, dağınık sütunlardan değer çıkarma ya da daha iyi sonuçlar için kodlama yapma gibi yöntemlere bakacağız.
4
Model Kurma
Bu bölümde hangi tür modeli seçeceğimizi öğreneceğiz. Sonra verimizi modele uygulayıp değerlendirmeyi göreceğiz. Son olarak, sonuçları nasıl yorumlayacağımızı ve modeli daha sonra kullanmak üzere nasıl kaydedeceğimizi öğreneceğiz!
PySpark ile Özellik Mühendisliği
Kurs
Tamamlandı
