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Ontwikkeling/Data Science/Functietechniek

Stap voor Stap Feature Engineering: ML Gegevensvoorbereiding

Fehlende Daten, Skalierung, Merkmalsextraktion, Auswahl, Fortgeschrittene Techniken & Automatisierte Feature Engineering

Alle niveaus • 22 Lezingen • Levenslange Toegang
Dr. Amar Massoud

Geverifieerde Master Instructeur

Feature Engineering Schritt für Schritt: ML-Datenvorbereitung
AANHANGWAGEN
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19 ms

5.0 / 5.0
Globale beoordeling
1
Actieve studenten
Engels (Verenigde Staten)
99 Talen Ondertitels
1 uur 37 min
Totale inhoud

Wat je gaat leren

Verstehen und Anwenden von Feature-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit.
Identifizieren und Mindern von Voreingenommenheit, um eine faire und ethische Merkmalsauswahl sicherzustellen.
Implementieren automatisierter Feature Engineering mit Bibliotheken wie FeatureTools.
Verfolgen und Dokumentieren von Merkmalsversionen für Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit.

Cursusinhoud

10 secties • 22 lezingen • 01:37:25 totale lengte

Introduction

06:05

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.

Our Use Case - Housing Price Prediction Dataset

03:01

Apply feature engineering to a housing price dataset by median imputation for missing values, one-hot encoding neighborhoods, creating house age, log-transforming square footage, correlation analysis, and standardizing data.

Types of Features and Domain Knowledge

03:24

Identify and transform feature types—categorical, numerical, temporal, and text—to improve machine learning models. Leverage domain knowledge to guide feature creation, selection, and interaction terms for better performance and interpretability.

Handling Missing Data

09:03

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

01:57

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

05:40

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

05:16

Binning Numerical Variables

03:36

One-Hot Encoding vs. Label Encoding

04:07

Compare one-hot encoding and label encoding for transforming categorical data into numerical features, weighing dimensionality against potential ordinal assumptions in different datasets.

Wekelijks Studieplan
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Vereisten

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.

Doelgroep

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

Ontwikkel praktische vaardigheden en kwalificeer je voor veelgevraagde functies wereldwijd

Beroepsgericht Curriculum
Functies waarop je kunt solliciteren

AI Solutions Engineer

Data Science Consultant

Machine Learning Practitioner

AI Workflow & Automation Specialist

Geschat Jaarsalaris
$105,000 – $165,000 / yr
Wereldwijde Marktvraag

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Essentiële Vaardigheden die je Beheerst
Model Fine-Tuning & Evaluation
Data Pipelines & Vector Analysis
Applied Generative AI Architecture
Predictive Analytics & Deployment
* Schattingen gebaseerd op wereldwijde standaarden in de techsector.
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Dr. Amar Massoud
Hoofdinstructeur
PhD in computer science and IT manager with 36 years technical experience in various fields including IT Security, IT Governance, IT Service Management , Software Development, Project Management, Business Analysis and Software Architecture. I hold 80+ IT certifications such as : ITIL 4 Master, ITIL 3 Expert ISO 27001 Auditor, ComptIA Security+, GSEC, CEH, ECSA, CISM, CISSP, CISA PGMP, MSP PMP, PMI-ACP, Prince2 Practitioner, Praxis, Scrum Master COBIT 2019 Implementor, COBIT 5 Assessor/Implementer TOGAF certified Lean Specialist, VSM Specialist PMI RMP, ISO 31000 Risk Manager, ISO 22301 Lead Auditor PMI-PBA, CBAP Lean Six Sigma Black Belt, ISO 9001 Implementer Azure Administrator, Azure DevOps Expert, AWS Practitioner And many more....

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