Основы науки данных: работа с данными в Azure ML

Исходные данные редко готовы для машинного обучения. Чтобы создать точные модели, сначала необходимо освоить искусство подготовки, очистки и структурирования данных в облачной среде. Этот текстовый курс проводит вас через основные понятия потока данных и подготовки данных с использованием лазурного машинного обучения (Лазурный ML). Вы перейдете от работы с беспорядочными, неструктурированными наборами данных к созданию чистых, готовых к моделированию конвейеров данных. В этом курсе вы узнаете: Понимание основных типов данных, различение между непрерывными и категориальными переменными; Очистка наборов данных путем выявления и удаления повторяющихся значений, дубликатов и экстремальных отклонений; Применение методов масштабирования и нормализации для подготовки числовых характеристик; Настройка ввода данных и управление безопасными потоками данных Практика структурирования данных и внедрения современных методов проверки качества данных. Начиная с основных определений качества данных и типов данных, курс постепенно продвигается через поэтапные письменные объяснения очистки данных. Преобразование и интеграция этих обработанных потоков в облачные конвейеры. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и новичков, которые хотят понять облачную инженерию данных без предварительного опыта машинного обучения. Начните освоение рабочих процессов обработки данных уже сегодня.