Verstehen Sie die Techniken der Datenvorverarbeitung, die für die Vorbereitung von Rohdaten für Analysen und maschinelles Lernen unerlässlich sind. Lernen Sie, wie Sie Daten bereinigen, transformieren und standardisieren, um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.
Behandelte Themen
Einführung: Bedeutung der Bereinigung und Transformation von Rohdaten.
Techniken der Datenvorverarbeitung: Umgang mit fehlenden Werten, Skalierung, Kodierung und Dimensionsreduktion.
Beispiel in Python: Demonstration von Imputation, Normalisierung und Kodierung mit Bibliotheken wie Pandas und Scikit-learn.
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