Master feature engineering for machine learning with a practical, hands-on approach, applying techniques from basic feature creation to PCA, imputation, encoding, regularization, and cross-validation using Python code.
Stap voor Stap Feature Engineering: ML Gegevensvoorbereiding
Fehlende Daten, Skalierung, Merkmalsextraktion, Auswahl, Fortgeschrittene Techniken & Automatisierte Feature Engineering
Alle niveaus • 22 Lezingen • Levenslange ToegangGeverifieerde Master Instructeur
Maak kennis met je instructeur: Dr. Amar Massoud
19 ms
Wat je gaat leren
Cursusinhoud
10 secties • 22 lezingen • 01:37:25 totale lengteHandling Missing Data
Learn strategies to handle missing data, from mean, median, and mode imputation to modeling-based approaches like KNN and regression. Apply these to numerical and categorical features, including frequent category imputation.
Feature Transformation
Explore feature transformation techniques for machine learning, including scaling, normalization, log and power transformations, binning, and one hot encoding for categorical data.
Scaling and Normalization
Learn to scale and normalize features using standardization to zero mean and unit variance or min-max normalization to 0–1, improving model training on housing data.
Log Transformation, Power Transformation
Binning Numerical Variables
One-Hot Encoding vs. Label Encoding
Compare one-hot encoding and label encoding for transforming categorical data into numerical features, weighing dimensionality against potential ordinal assumptions in different datasets.
Plan je leertraject
AI genereert een gepersonaliseerd rooster op basis van je beschikbaarheidVereisten
Grundlegendes Verständnis von Python und Machine-Learning-Konzepten.
Vertrautheit mit Pandas und Scikit-learn.
Grundlegende Erfahrung mit der Arbeit an Datensätzen wird empfohlen.
Keine fortgeschrittene Erfahrung im Feature Engineering erforderlich.
Data science enthusiasts looking to deepen their skills in feature engineering.
Beginner and intermediate data scientists aiming to improve model performance.
Machine learning practitioners who want practical, hands-on experience.
Developers interested in ethical AI and responsible data practices.
Over deze cursus
Entfalten Sie das volle Potenzial Ihrer Machine-Learning-Modelle mit unserem umfassenden Kurs zu Feature Engineering. Entwickelt für Datenwissenschafts-Enthusiasten, Machine-Learning-Praktiker und Entwickler, deckt dieser Kurs wesentliche und fortgeschrittene Techniken des Feature Engineerings ab, die die Leistung, Genauigkeit und Interpretierbarkeit Ihres Modells verbessern werden.
Von der Behandlung fehlender Daten und der Transformation von Merkmalen bis hin zur automatisierten Feature Engineering mit Bibliotheken wie FeatureTools lernen Sie die Fähigkeiten, um leistungsstarke, relevante Merkmale zu erstellen. Entdecken Sie Schlüsseltechniken wie Skalierung, Normalisierung, One-Hot Encoding und Merkmalsextraktion. Verstehen Sie, wann Sie Polynom- und Interaktionsmerkmale anwenden, um tiefere Muster aufzudecken, und nutzen Sie zeitbasierte Merkmale für Zeitreihendaten. Dieser Kurs stellt auch wichtige ethische Überlegungen vor und zeigt Ihnen, wie Sie Voreingenommenheit vermeiden, Fairness gewährleisten und die Interpretierbarkeit Ihrer Merkmale verbessern können.
Durch praktische Beispiele, einen konsistenten realen Anwendungsfall und Python-Code für jede Methode gewinnen Sie praktische Erfahrungen, die Sie sofort anwenden können. Sie lernen auch Best Practices für Dokumentation und Versionskontrolle, um sicherzustellen, dass Ihre Merkmale organisiert und reproduzierbar sind. Schließlich werden Sie mit kontinuierlichen Lern- und Iterationstechniken ausgestattet, um Ihre Modelle relevant und effektiv zu halten, während sich die Daten weiterentwickeln.
Ob Sie Ihre Fähigkeiten im Feature Engineering verfeinern oder Ihren Workflow automatisieren möchten, dieser Kurs bietet das Wissen und die Werkzeuge, um leistungsstarke, ethische Modelle zu erstellen. Melden Sie sich noch heute an und machen Sie einen Schritt zur Beherrschung des Feature Engineerings im Machine Learning!
Carrièremogelijkheden & Doelfuncties
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