Comprendre les techniques de prétraitement des données essentielles pour préparer les données brutes à l'analyse et à l'apprentissage automatique. Apprendre à nettoyer, transformer et standardiser les données pour améliorer la précision de l'analyse.
Sujets abordés
Introduction : Importance de nettoyer et de transformer les données brutes.
Techniques de prétraitement des données : Gestion des valeurs manquantes, mise à l'échelle, encodage et réduction de dimensionnalité.
Exemple en Python : Démonstration de l'imputation, de la normalisation et de l'encodage avec des bibliothèques comme Pandas et Scikit-learn.
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