完成課程「단계별 기능 엔지니어링: ML 데이터 준비」後會獲得認證證書嗎？

是的，在Lucebra成功完成「단계별 기능 엔지니어링: ML 데이터 준비」後，您將獲得權威國際結業證書，可新增至LinkedIn及個人簡歷中。

我可以在手機或平板電腦上學習嗎？

是的，課程全天候支援iOS、Android、平板及電腦裝置。

是否提供33種語言的字幕？

是的，所有影片課程均支援33種語言的AI字幕和文字稿。

完成課程有時間限制嗎？

沒有，您將獲得終身存取權限，可自主安排學習進度。

我可以在多長時間內存取課程材料？

註冊後，您將終身無限制地存取所有視訊講座、可下載資源和未來的課程更新，無需額外付費。

如果遇到困難我可以向老師提問嗎？

絕對地。您可以直接在課程問答討論區發布您的問題，講師和同學會及時提供指導和解答。

如果課程不符合我的需求，是否有退費政策？

是的，Lucebra 提供 7 天退款政策，前提是您觀看的課程內容少於總課程內容的 20%。核准的退款將直接存入您的 Lucebra Credits 餘額，以用於將來的平台購買。

我可以在行動裝置或平板電腦上觀看課程嗎？

是的，所有 Lucebra 課程均完全響應並經過最佳化，可在電腦、筆記型電腦、平板電腦和行動裝置上無縫播放。

課程有字幕或隱藏式字幕嗎？

是的，視訊講座具有多達 99 種語言的人工智慧翻譯字幕，讓世界各地的學習者可以用他們喜歡的語言無縫地跟隨。

在開始本課程之前是否需要任何先決條件？

除非課程概述中註明了具體的事先要求，否則您只需要基本的電腦知識和網路連線。所有主題都是從頭開始逐步教授的。

程式開發/數據科學/特徵工程

단계별 기능 엔지니어링: ML 데이터 준비

누락 데이터, 스케일링, 기능 추출, 선택, 고급 기술 및 자동화된 기능 엔지니어링

所有級別 • 22 講座 • 終身訪問

Dr. Amar Massoud

認證碩士導師

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全球評級

活躍的學生

美国英语

99 種語言字幕

1小時 37分

總內容

你將學到什麼

모델 정확도를 향상시키기 위해 기능 엔지니어링 기술을 이해하고 적용합니다.

편향을 식별하고 완화하여 공정하고 윤리적인 기능 선택을 보장합니다.

FeatureTools와 같은 라이브러리를 사용하여 자동화된 기능 엔지니어링을 구현합니다.

재현성과 협업을 위해 기능 버전을 추적하고 문서화합니다.

課程內容

10 部分 • 22 講座 • 01:37:25 總長度

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.

每週學習計劃

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要求

Python 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해.

Pandas 및 Scikit-learn에 익숙함.

데이터 세트 작업에 대한 기본 경험이 권장됩니다.

고급 기능 엔지니어링 경험은 필요하지 않습니다.

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

기능 엔지니어링에 대한 포괄적인 강좌로 머신러닝 모델의 잠재력을 최대한 발휘하세요. 데이터 과학 애호가, 머신러닝 전문가 및 개발자를 위해 설계된 이 강좌는 모델의 성능, 정확도 및 해석성을 높일 필수 및 고급 기능 엔지니어링 기술을 다룹니다.

누락 데이터 처리 및 기능 변환부터 FeatureTools와 같은 라이브러리를 사용한 자동화된 기능 엔지니어링까지, 강력하고 관련성 높은 기능을 만드는 데 필요한 기술을 배우게 됩니다. 스케일링, 정규화, 원-핫 인코딩 및 기능 추출과 같은 주요 기술을 발견하고, 더 깊은 패턴을 밝히기 위해 다항식 및 상호작용 기능을 적용할 때를 이해하며, 시계열 데이터에 대한 시간 기반 기능을 활용하세요. 이 강좌는 또한 기능에서 편향을 피하고, 공정성을 보장하고, 해석성을 향상시키는 방법을 보여주는 중요한 윤리적 고려 사항을 소개합니다.

실습 예제, 일관된 실제 세계 사용 사례 및 각 방법에 대한 Python 코드를 통해 즉시 적용할 수 있는 실용적인 경험을 얻게 됩니다. 또한 문서화 및 버전 관리에 대한 모범 사례를 배우게 되어, 기능이 체계적이고 재현 가능하게 유지되도록 할 수 있습니다. 마지막으로, 지속적인 학습 및 반복 기술을 통해 데이터가 진화함에 따라 모델을 관련성 있고 효과적으로 유지할 수 있는 장비를 갖추게 됩니다.

기능 엔지니어링 기술을 세련시키거나 워크플로를 자동화하려는 경우에 관계없이 이 강좌는 높은 성능의 윤리적 모델을 구축하는 데 필요한 지식과 도구를 제공합니다. 지금 등록하고 머신러닝에서 기능 엔지니어링 마스터하기 위한 한 걸음을 내딛으세요!

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

Model Fine-Tuning & Evaluation

Data Pipelines & Vector Analysis

Applied Generative AI Architecture

Predictive Analytics & Deployment

* 估算數據基於全球科技產業薪酬指標與市場招聘報告。

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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....