Vorbereitung auf die praktische Prüfung zum Big Data Analysis Engineer mit Python

Die Vorbereitung auf die praktische Prüfung zum Big Data Analysis Engineer kann ohne einen strukturierten Ansatz für den Codierungsabschnitt überwältigend wirken. Dieser umfassende textbasierte Leitfaden vereinfacht den gesamten Prozess und konzentriert sich auf die genauen Programmierkenntnisse, die Sie zum Erfolg benötigen. Sie werden vom Verständnis grundlegender Datenkonzepte zum sicheren Schreiben von sauberem, prüfungsbereitem Python-Code für Datenvorverarbeitung, Modellierung und Evaluierung übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Struktur, die Bewertungskriterien und die Umgebung der praktischen Prüfung. - Führen Sie wesentliche Datenvorverarbeitung durch, einschließlich der Behandlung fehlender Werte, Skalierung und Kodierung kategorialer Variablen. - Erstellen und optimieren Sie Machine-Learning-Modelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben mit scikit-learn. - Wenden Sie moderne Python-Datenbibliotheken wie pandas und numpy an, um komplexe Datensätze zu manipulieren und zu bereinigen. - Bewerten Sie die Modellleistung mithilfe von Standardmetriken wie ROC-AUC, F1-score und mittlerem quadratischem Fehler. - Üben Sie das Schreiben von strukturiertem, fehlerfreiem Code, der für das Einreichungsformat der Prüfung optimiert ist. Der Kurs beginnt mit grundlegender Terminologie und der Einrichtung der Umgebung, bevor er Sie durch schrittweise Datenmanipulationsübungen und vollständige Scheinprüfungsszenarien führt. Dieses Programm ist für Anfänger und Zertifikatskandidaten konzipiert, die sich auf die praktische Prüfung vorbereiten, und erfordert keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und sichern Sie sich Ihre Big-Data-Qualifikation.