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Master-Datenvorverarbeitung, -Aufbereitung und -Bereinigung für Machine Learning-Projekte!

Name: Master-Datenvorverarbeitung, -Aufbereitung und -Bereinigung für Machine Learning-Projekte!
Uploaded: 2024-12-04T19:26:52+00:00
Duration: 4 h 54 min 16 s

Codanics

Die Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt in jedem Machine Learning-Workflow. In diesem Tutorial führen wir Sie durch die wesentlichen Schritte zur Bereinigung, Aufbereitung und Vorverarbeitung von Daten, um sicherzustellen, dass Ihre Machine Learning-Modelle genau und zuverlässig sind.

Was Sie in diesem Video lernen werden:

✔️ Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung im Machine Learning

✔️ Umgang mit fehlenden und inkonsistenten Daten

✔️ Techniken zur Datenaufbereitung und -transformation

✔️ Tipps zur Datenbereinigung zur Verbesserung der Modellleistung

✔️ Praxisbeispiele zur Vorbereitung von Datensätzen für Machine Learning

💡 Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein fortgeschrittener Data Scientist sind, dieses Video hilft Ihnen, robuste Pipelines für sauberere, hochwertige Datensätze aufzubauen.

📌 Vergessen Sie nicht, das Video zu liken, zu kommentieren und unseren Kanal zu abonnieren, um weitere Tutorials zu Machine Learning und Data Science zu erhalten!

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Sie können eine persönliche Beratungssitzung mit mir auf Mentoga buchen: https://mentoga.com/muhammadaammartufail

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Python ka chilla 2024

Sie können sich jetzt für Python ka chilla 2024 anmelden.

Dies ist ein kostenpflichtiger Kurs, für den Sie sich registrieren und weitere Informationen unter folgendem Link finden können:

https://forms.gle/kUU3eZJsFRb7Cn6r8

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Hier können Sie auf alle Codes und Datensätze von Python ka chilla 2024 zugreifen: https://github.com/AammarTufail/python-ka-chilla-2024

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1. MS Excel:

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50G7D7_4ZDNAlS9JczrG57L6

2. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50Hl4kVygAWYEpBXUteQlAiN

2. ABC der Statistik für Datenanalyse und Datenverständnis:

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50FftePmir6RYd9r378DCQda

2. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50H2YCvuZklqjBiqsJt_0KWI

3. Kostenloses Ebook in Roman Urdu:

1. https://codanics.com/books/abc-of-statistics-for-data-science/

3. Mathematik für Datenanalyse und Datenverständnis:

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50EFb5DokvHbunW6AsLtdMXh

2. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50G3-_NMFreX72zbICK9-NW-

4. Power BI für Datenvisualisierung

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50GTwV7dqdBKxsFs7WYzlOYZ

5. Tableau für Datenvisualisierung

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50F5_vuj1805AMxpAms9HT6-

6. SQL (Structured Query Language)

1. https://www.youtube.com/playlist?list=PL9XvIvvVL50FszjOhcZw9WXIJQY6ZwV5g

7. Python für Datenanalyse und Data Science

1. Der gesamte Python ka chilla für Data Science (kostenlos) ist unter folgendem Link verfügbar: https://shorturl.at/vxGZ8

8. R-Programmierung:

1. Der komplette Kurs zu R ist hier: https://codanics.com/courses/r-with-aammar/

9. Bonus: Kompletter Kurs zu KI und Data Science:

1. Sechsmonatiges KI- und Data Science-Mentorship-Programm ist hier hochgeladen: https://codanics.com/courses/six-months-of-ai-and-data-science-mentorship-program/

10. Markdown-Sprache zur Erstellung von Datenberichten:

1. https://youtu.be/qJqAXjz-Rh4

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Kapitel:

00:00:00 Was ist Datenvorverarbeitung?

00:30:27 Schritte in der Datenvorverarbeitung

00:37:49 Was sind Ausreißer?

01:00:13 Arten von Ausreißern

01:10:01 Wie identifiziert man Ausreißer?

01:23:25 Z-Score-Methoden für Ausreißer

01:29:30 Umgang mit Ausreißern

01:34:23 Ausreißer, abschließende Worte

01:39:04 Entfernen von Ausreißern im Datensatzbeispiel

01:55:29 Fehlende Werte k Rolay

02:12:03 Imputation fehlender Werte: Grundlegende bis fortgeschrittene Methoden

03:07:04 Daten-Skalierung und Normalisierung

03:28:46 Merkmals-Skalierung

03:27:48 Tipps zur Merkmals-Skalierung

03:40:40 Daten-Skalierung und Vorverarbeitung in Python

03:59:20 Daten-Transformation in Python

04:04:16 Daten-Normalisierung in Python

04:15:22 Am häufigsten verwendete Skalartypen

04:16:06 Was ist Merkmalskodierung?

04:29:11 Warum ist Merkmalskodierung notwendig?

04:41:55 Merkmalskodierung in Python