Bienvenue à la Session 3 du cours GRATUIT de Data Science avec Python d'une valeur de 300 $ 🚀
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Dans cette vidéo, nous couvrons des techniques de prétraitement essentielles pour préparer vos données avant de construire des modèles d'apprentissage automatique. Vous apprendrez étape par étape comment gérer différents types d'encodage et de mise à l'échelle des données en Python avec des exemples pratiques.
🔹 Ce que vous apprendrez dans cette session :
Encodage par étiquette en Python
Encodage One-Hot pour les caractéristiques catégorielles
Techniques de binarisation
Standardisation (mise à l'échelle Z-score)
Normalisation (mise à l'échelle Min-Max)
Mise à l'échelle robuste pour des transformations résistantes aux valeurs aberrantes
Ces méthodes de prétraitement sont cruciales pour l'apprentissage automatique car elles aident à améliorer la performance, la précision et l'efficacité de l'entraînement des modèles.
📌 Structure du cours
Session 1 : Introduction à la Data Science avec Python
Session 2 : Nettoyage et prétraitement des données
Session 3 : Encodage et mise à l'échelle (cette vidéo)
D'autres sessions publiées chaque semaine !
👉 Ceci fait partie d'un cours de Data Science avec Python d'une valeur de 300 $ – entièrement GRATUIT. Assurez-vous de vous abonner et de suivre la playlist pour continuer votre parcours !
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