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課程簡介
介紹
- 了解資料準備在分析和機器學習中的重要性
- 資料準備管線及其在資料生命週期中的角色
- 探索原始資料中的常見挑戰及其對分析的影響
資料收集與取得
- 資料來源:資料庫、API、電子表格、文字檔等
- 收集資料的技術及在收集期間確保資料品質的方法
- 從各種來源收集資料
資料清理技術
- 識別並處理遺漏值、異常值和一致性問題
- 處理資料集中的重複項和錯誤
- 清理真實世界資料集
資料轉換與標準化
- 資料正規化和標準化技術
- 類別資料處理:編碼、分箱和功能工程
- 將原始資料轉換為可用格式
資料整合與彙總
- 從不同來源合併和組合資料集
- 解決資料衝突並對齊資料類型
- 資料彙總和整合技術
資料品質保證
- 在整個過程中確保資料品質和完整性的方法
- 實施品質檢查和驗證程序
- 資料品質保證的案例研究和實務應用
維度減少和功能選擇
- 理解進行維度減少的必要性
- 如 PCA、功能選擇和減少策略等技術
- 實施維度減少技術
總結與下一步
最低要求
- 具備資料概念的基礎理解
對象
- 資料分析師
- 資料庫管理員
- IT 專業人員
14 小時
客戶評論 (2)
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