Datenwissenschaftler verbringen 80 % ihrer Zeit mit der Bereinigung von Daten — nicht mit dem Erstellen von Modellen. In dieser Episode gehen wir die komplette Pipeline zur Datenvorbereitung durch: fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer, Kodierung, Normalisierung, Aufteilung in Trainings- und Testdaten sowie Datenleckage — mit einer praktischen Checkliste, die Sie für jedes ML-Projekt verwenden können.
In dieser Episode:
→ Wie unordentliche reale Daten tatsächlich aussehen (Live-Demo)
→ Die drei Arten von Fehlwerten — MCAR, MAR, MNAR — und wie man mit jedem umgeht
→ Duplikate, Rauschen und Ausreißerbehandlung — wann man entfernen und wann man behalten sollte
→ Kodierung kategorialer Variablen — ordinal, One-Hot und Zielkodierung
→ Normalisierung vs. Standardisierung — wann jeweils anzuwenden ist
→ Aufteilungen in Training / Validierung / Test — warum drei Sätze und nicht zwei
→ Datenleckage — der stille Killer von ML-Projekten
→ Eine 8-Schritte-Checkliste zur Datenvorbereitung
Dies ist Episode 8 von Master AI & Machine Learning — Modul 2: Datenessentials.
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📋 VOLLE KURS-PLAYLIST
⬅ Ep 07 — Datentypen erklärt
➡ Ep 09 — Verzerrung in Daten
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