Datenwissenschaftler verbringen 80% ihrer Zeit mit der Datenbereinigung – nicht mit dem Erstellen von Modellen. In dieser Episode gehen wir durch die gesamte Datenvorbereitungs-Pipeline: fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer, Kodierung, Normalisierung, Train/Test-Aufteilung und Datenleckage – mit einer praktischen Checkliste, die Sie bei jedem ML-Projekt verwenden können.
In dieser Episode:
→ Wie unordentliche Daten aus der realen Welt tatsächlich aussehen (Live-Demo)
→ Die drei Arten von Fehlenden – 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
→ Train / Validierung / Testaufteilungen – warum drei Sätze, nicht zwei
→ Datenleckage – der stille Killer von ML-Projekten
→ Eine 8-Schritte-Datenvorbereitungs-Checkliste
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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Gedankenreihe · Präsentiert von TechnovativeAI
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In diesem Datenwissenschafts-Tutorial erkunden wir die Bedeutung, einen erheblichen Teil Ihrer Zeit dem Datenwissenschafts-Workflow zu widmen, insbesondere der Datenanalyse, Datenbereinigung und Datentransformation. Effektive Datenvorbereitung und Datenvorverarbeitung sind entscheidende Schritte in jedem maschinellen Lern- oder Deep-Learning-Projekt, da sie die Genauigkeit Ihres Modelltrainings entscheidend beeinflussen können. Eine gut strukturierte AI-Pipeline oder ML-Pipeline, einschließlich ETL-Pipeline, Feature Engineering und Datenaufbereitung, kann die Effizienz Ihres Datenwissenschafts-Workflows erheblich verbessern. Indem Sie sich auf diese Bereiche konzentrieren, können Sie AI und ML meistern und einen robusten Datenwissenschafts-Workflow entwickeln, der qualitativ hochwertige Ergebnisse liefert. Lernen Sie, wie Sie Ihren Datenwissenschafts-Workflow optimieren und herausfinden, warum 80% Ihrer Zeit mit diesen kritischen Aufgaben verbracht werden sollten, indem Sie Tools wie Python-Datenbibliotheken verwenden, um Ihren Prozess zu optimieren und Ihre allgemeinen Datenwissenschafts-Fähigkeiten zu verbessern.
0:00 Die 80%-Realität der Datenvorbereitung
1:32 Strategien zur Behandlung fehlender Werte
2:21 Verwaltung von Duplikaten und Ausreißern
6:15 Die Checkliste für Praktiker