Lucebra
Lucebra 企業版
程式開發/數據科學/特徵工程

Inżynieria cech krok po kroku: Przygotowanie danych ML

Brakujące dane, skalowanie, ekstrakcja cech, selekcja, zaawansowane techniki i zautomatyzowana inżynieria cech

所有級別 • 22 講座 • 終身訪問
Dr. Amar Massoud

認證碩士導師

Inżynieria cech krok po kroku: Przygotowanie danych ML
拖車
認識您的導師:Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0
全球評級
1
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

Zrozumienie i zastosowanie technik inżynierii cech w celu poprawy dokładności modelu.
Identyfikowanie i łagodzenie uprzedzeń, zapewniając uczciwą i etyczną selekcję cech.
Implementacja zautomatyzowanej inżynierii cech z wykorzystaniem bibliotek takich jak FeatureTools.
Śledzenie i dokumentowanie wersji cech dla celów reprodukcyjnych i współpracy.

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
規劃您的學習之旅
AI根據您的可用時間生成個人化時間表

要求

Podstawowe zrozumienie Pythona i koncepcji uczenia maszynowego.

Znajomość Pandas i Scikit-learn.

Podstawowe doświadczenie w pracy z zbiorami danych jest zalecane.

Brak zaawansowanego doświadczenia w inżynierii cech jest wymagany.

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

Odblokuj pełny potencjał swoich modeli uczenia maszynowego dzięki naszemu kompleksowemu kursowi z inżynierii cech. Przeznaczony dla entuzjastów nauki o danych, praktyków uczenia maszynowego i deweloperów, ten kurs obejmuje kluczowe i zaawansowane techniki inżynierii cech, które podniosą wydajność, dokładność i interpretowalność Twojego modelu.

Od obsługi brakujących danych i transformacji cech po zautomatyzowaną inżynierię cech z wykorzystaniem bibliotek takich jak FeatureTools, nauczysz się tworzyć potężne, istotne cechy. Odkryj kluczowe techniki takie jak skalowanie, normalizacja, kodowanie jednokierunkowe i ekstrakcja cech. Dowiedz się, kiedy stosować wielomiany i cechy interakcyjne, aby odkryć głębsze wzorce, oraz wykorzystaj cechy czasowe dla danych szeregowych czasowych. Ten kurs przedstawia również kluczowe kwestie etyczne, pokazując jak unikać uprzedzeń, zapewniać rzetelność i poprawiać interpretowalność w Twoich cechach.

Dzięki praktycznym przykładom, spójnemu przykładowi z rzeczywistego świata i kodowi Pythona dla każdej metody, zdobędziesz praktyczne doświadczenie, które możesz zastosować natychmiast. Nauczysz się również najlepszych praktyk dokumentacji i kontroli wersji, zapewniając zorganizowane i możliwe do powtórzenia cechy. Wreszcie, dzięki ciągłemu uczeniu się i technikom iteracyjnym, będziesz przygotowany na utrzymanie swoich modeli na aktualnym poziomie i skutecznych w miarę zmian danych.

Czy chcesz doskonalić swoje umiejętności inżynierii cech czy zautomatyzować swój przepływ pracy, ten kurs zapewnia wiedzę i narzędzia do budowy wysokowydajnych, etycznych modeli. Zarejestruj się już dziś i zrób krok w kierunku opanowania inżynierii cech w uczeniu maszynowym!

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。
認識您的講師
Dr. Amar Massoud
5.0 評級
5 學生
看完整資料
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....

學生也買了

查看此課程的學習者也註冊了這些評價最高的課程

Revolutionizing UML Design with ChatGPT and PlantUML
程式開發 | 統一建模語言(UML)

Learn UML design faster with ChatGPT and PlantUML automation.

5.0
1小時 30分
20 講座
中間的
$19.99

$24.99

AI Chatbots: Compare Top AI Tools - ChatGPT Vs. Claude. Vs.
程式開發 | 人工智慧(AI)

Compare and master the leading AI chatbots with hands-on tutorials and expert tips for effective use

5.0
1小時
20 講座
全部
$12.99

$54.99

C# Basics for Beginners: Learn C# Fundamentals by Coding
程式開發 | C#(程式語言)

Master C# Basics in no Time - A Comprehensive Course Packed with Examples, tips and exercises!

5.0
2小時 30分
17 講座
全部
$19.99
ChatGPT Masterclass: A Complete ChatGPT Zero to Hero!
程式開發 | 聊天GPT

ChatGPT for Beginners: Use ChatGPT to WIN in your CAREER as a professional or Make a Business Using ChatGPT OpenAI!

5.0
3小時
37 講座
全部
$24.99
Microsoft SQL Server Bootcamp 2025: Go from Zero to Hero
程式開發 | SQL

Become an Expert at Microsoft SQL! By writing SQL queries for Data Analytics and Data Science base concepts

5.0
6小時 30分
87 講座
全部
$9.99

$39.99

Python For Beginners in telugu - పైథాన్ కోడింగ్
程式開發 | Python

Master Python Fundamentals in Telugu – Variables, Loops, Functions, OOPs, Projects and More with Practical Examples

5.0
9小時 30分
90 講座
全部
$44.99

$74.99

常見問題解答

尋找有關本課程的最常見問題的答案。

是的! 100% 完成課程講座和作業後,您可以立即直接從您的 Lucebra 個人資料下載經過驗證的數位結業證書。

探索更多 Technology 內容

透過權威認證證書、精選電子書與即時互動直播課程拓展您的學習之旅。