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.
चरण-दर-चरण फ़ीचर इंजीनियरिंग: एमएल डेटा तैयारी
अनअनलॉक करें अपने मशीन लर्निंग मॉडल्स की पूरी क्षमता हमारे व्यापक फ़ीचर इंजीनियरिंग कोर्स के साथ। डेटा साइंस के शौकीनों, मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कोर्स आवश्यक और उन्नत फ़ीचर इंजीनियरिंग तकनीकों को कवर करता है जो आपके मॉडल की प्रदर्शन, सटीकता और व्याख्या को बढ़ाएंगे।
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總內容你將學到什麼
मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए फ़ीचर इंजीनियरिंग तकनीकों को समझें और लागू करें। पूर्वाग्रह की पहचान करें और उसे कम करें, निष्पक्ष और नैतिक फ़ीचर चयन सुनिश्चित करें। फ़ीचरटूल जैसी लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके स्वचालित फ़ीचर इंजीनियरिंग लागू करें। पुनरुत्पादन और सहयोग के लिए फ़ीचर संस्करणों को ट्रैक और प्रलेखित करें।
課程內容
10 部分 • 22 講座 • 01:37:25 總長度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.
每週學習計劃
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要求
पायथन और मशीन लर्निंग अवधारणाओं की मूल समझ। पैन्डास और स्किट-लर्न से परिचित। डेटासेट के साथ काम करने का मूल अनुभव अनुशंसित है। उन्नत फ़ीचर इंजीनियरिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
目標受眾
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.
關於本課程
अपने मशीन लर्निंग मॉडल्स की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए हमारे फ़ीचर इंजीनियरिंग पर व्यापक कोर्स के साथ। डेटा साइंस के शौकीनों, मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कोर्स आवश्यक और उन्नत फ़ीचर इंजीनियरिंग तकनीकों को कवर करता है जो आपके मॉडल की प्रदर्शन, सटीकता और व्याख्या को बढ़ाएंगे।
लापता डेटा को संभालने और फीचर्स को ट्रांसफ़ॉर्म करने से लेकर फ़ीचरटूल जैसी लाइब्रेरीज़ के साथ स्वचालित फ़ीचर इंजीनियरिंग तक, आप शक्तिशाली, प्रासंगिक फीचर्स बनाने के लिए स्किल्स सीखेंगे। स्केलिंग, नॉर्मलाइज़ेशन, वन-हॉट एनकोडिंग और फ़ीचर एक्सट्रैक्शन जैसी प्रमुख तकनीकों की खोज करें। जानें कि पॉलीनोमियल और इंटरेक्शन फीचर्स को कब लागू किया जाए ताकि गहरे पैटर्न का पता लगाया जा सके, और समय श्रृंखला डेटा के लिए समय-आधारित फीचर्स का लाभ उठाएं। यह कोर्स महत्वपूर्ण नैतिक विचारों को भी पेश करता है, आपको दिखाता है कि कैसे पूर्वाग्रह से बचना है, निष्पक्षता सुनिश्चित करना है और अपने फीचर्स में व्याख्या को बढ़ाना है।
हैंड्स-ऑन उदाहरणों, एक सुसंगत वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले और प्रत्येक विधि के लिए पायथन कोड के माध्यम से, आपको तुरंत लागू करने के लिए व्यावहारिक अनुभव मिलेगा। आप प्रलेखन और संस्करण नियंत्रण के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं भी सीखेंगे, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके फीचर्स संगठित और पुनरुत्पादन योग्य हैं। अंत में, निरंतर सीखने और पुनरावृत्ति तकनीकों के साथ, आप अपने मॉडलों को डेटा के विकास के साथ प्रासंगिक और प्रभावी रखने के लिए सुसज्जित होंगे।
चाहे आप अपने फ़ीचर इंजीनियरिंग कौशल को परिष्कृत करना चाह रहे हों या अपने कार्यप्रवाह को स्वचालित करना, यह कोर्स आपको उच्च प्रदर्शन करने वाले, नैतिक मॉडल बनाने के लिए ज्ञान और उपकरण प्रदान करता है। आज ही नामांकन करें और मशीन लर्निंग में फ़ीचर इंजीनियरिंग में महारत हासिल करने की दिशा में एक कदम उठाएं!
職業發展機會與目標職位
掌握前沿實務技能，勝任全球高薪核心職務
就業就緒型課程
可應徵的目標職位
AI Solutions Engineer
Data Science Consultant
Machine Learning Practitioner
AI Workflow & Automation Specialist
預估年薪範圍
$105,000 – $165,000 / yr
全球產業需求
Fastest Growing Worldwide (#1)
掌握的核心關鍵技能* 估算數據基於全球科技產業薪酬指標與市場招聘報告。
Model Fine-Tuning & Evaluation
Data Pipelines & Vector Analysis
Applied Generative AI Architecture
Predictive Analytics & Deployment
認識您的講師
Dr. Amar Massoud
主要導師
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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