Lucebra
Lucebra Biashara
Uendelezaji wa Programu/Sayansi ya Data/Uhandisi wa Kipengele

Adım Adım Özellik Mühendisliği: ML Veri Hazırlık

Eksik Veriler, Ölçekleme, Özellik Çıkarma, Seçim, Gelişmiş Teknikler ve Otomatik Özellik Mühendisliği

Ngazi Zote • 22 Mihadhara • Ufikiaji wa Maisha Yote
Dr. Amar Massoud

Mwalimu Mkuu Aliyethibitishwa

Adım Adım Özellik Mühendisliği: ML Veri Hazırlık
trailer ya gari
Kutana na mwalimu wako: Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0
Ukadiriaji wa Kimataifa
1
Wanafunzi Watendaji
Kiingereza (Marekani)
Nukuu 99 za Lugha
1 saa 37 dak
Jumla ya Maudhui

Utajifunza nini

Model doğruluğunu artırmak için özellik mühendisliği tekniklerini anlayın ve uygulayın. Önyargıyı belirleyin ve azaltın, adil ve etik özellik seçimini sağlayın. FeatureTools gibi kütüphanelerle otomatik özellik mühendisliği uygulayın. Üretkenlik ve işbirliği için özellik sürümlerini takip edin ve belgeleyin.

Maudhui ya Kozi

10 sehemu • 22 mihadhara • 01:37:25 urefu wa jumla

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.

Mpango wa Masomo wa Kila Wiki
Panga safari yako ya kujifunza
AI hutengeneza ratiba ya kibinafsi kulingana na upatikanaji wako

Mahitaji

Python ve makine öğrenimi kavramlarına ilişkin temel anlayış. Pandas ve Scikit-learn ile tanışıklık. Veri setleriyle çalışma konusunda temel deneyim önerilir. İleri düzey özellik mühendisliği deneyimi gerekmez.

Watazamaji Walengwa

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.

Kuhusu kozi hii

Makine öğrenme modellerinizin tam potansiyelini, özellik mühendisliği üzerine kapsamlı kursumuzla ortaya çıkarın. Veri bilimi meraklıları, makine öğrenimi uygulayıcıları ve geliştiriciler için tasarlanan bu kurs, modelinizin performansını, doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini artıracak temel ve gelişmiş özellik mühendisliği tekniklerini kapsar.

Eksik verilerin ele alınmasından ve özelliklerin dönüştürülmesinden, FeatureTools gibi kütüphanelerle otomatik özellik mühendisliğine kadar, güçlü ve alakalı özellikler oluşturma becerilerini öğreneceksiniz. Ölçekleme, normalizasyon, one-hot kodlama ve özellik çıkarma gibi temel teknikleri keşfedin. Polinom ve etkileşim özelliklerinin daha derin kalıpları ortaya çıkarmak için ne zaman uygulanacağını öğrenin ve zaman serisi verileri için zaman temelli özelliklerden yararlanın. Bu kurs aynı zamanda önemli etik konuları tanıtarak, özelliklerinizde önyargıyı nasıl önleyeceğinizi, adaleti nasıl sağlayacağınızı ve yorumlanabilirliği nasıl artıracağınızı gösterir.

Elde edilen örnekler, tutarlı bir gerçek dünya kullanım durumu ve her yöntem için Python kodu ile pratik deneyim kazanacaksınız. Ayrıca, özelliklerinizin düzenli ve tekrarlanabilir olmasını sağlamak için en iyi belgeleme ve sürüm kontrol uygulamalarını öğreneceksiniz. Son olarak, sürekli öğrenme ve yineleme teknikleri ile, verilerin değişmesiyle birlikte modellerinizi güncel ve etkili tutmaya hazır olacaksınız.

İster özellik mühendisliği becerilerinizi geliştirmek ister iş akışınızı otomatikleştirmek istiyor olun, bu kurs size yüksek performanslı, etik modeller oluşturmak için bilgi ve araçlar sağlar. Bugün kaydolun ve makine öğrenimi özellik mühendisliğinde ustalaşma yolunda bir adım atın!

Fursa za Kazi na Majukumu Lengwa

Jenga ujuzi wa vitendo unaotakiwa kazini na uhitimu kwa nafasi zenye ushawishi mkubwa duniani

Mtaala Uliotayarishwa kwa Ajira
Majukumu ya Kazi Unayoweza Kuomba

AI Solutions Engineer

Data Science Consultant

Machine Learning Practitioner

AI Workflow & Automation Specialist

Mshahara Unaokadiriwa kwa Mwaka
$105,000 – $165,000 / yr
Mahitaji ya Soko Ulimwenguni

Fastest Growing Worldwide (#1)

Ujuzi Muhimu Utakaobobea
Model Fine-Tuning & Evaluation
Data Pipelines & Vector Analysis
Applied Generative AI Architecture
Predictive Analytics & Deployment
* Makadirio yanatokana na vigezo vya kimataifa vya uajiri wa kiteknolojia.
Kutana na mkufunzi wako
Dr. Amar Massoud
5.0 Ukadiriaji
5 Wanafunzi
Tazama Wasifu Kamili
Dr. Amar Massoud
Mwalimu Mkuu
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....

Wanafunzi pia walinunua

Wanafunzi waliotazama kozi hii pia walijiandikisha katika kozi hizi zilizopewa alama za juu

Revolutionizing UML Design with ChatGPT and PlantUML
Uendelezaji wa Programu | Lugha Iliyounganishwa ya Kuiga (UML)

Learn UML design faster with ChatGPT and PlantUML automation.

5.0
1 saa 30 dak
20 Lecture
Kati
$19.99

$24.99

AI Chatbots: Compare Top AI Tools - ChatGPT Vs. Claude. Vs.
Uendelezaji wa Programu | Akili Bandia (AI)

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

5.0
1 saa
20 Lecture
Yote
$12.99

$54.99

C# Basics for Beginners: Learn C# Fundamentals by Coding
Uendelezaji wa Programu | C# (lugha ya programu)

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

5.0
2 saa 30 dak
17 Lecture
Yote
$19.99
ChatGPT Masterclass: A Complete ChatGPT Zero to Hero!
Uendelezaji wa Programu | GumzoGPT

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

5.0
3 saa
37 Lecture
Yote
$24.99
Microsoft SQL Server Bootcamp 2025: Go from Zero to Hero
Uendelezaji wa Programu | SQL

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

5.0
6 saa 30 dak
87 Lecture
Yote
$9.99

$39.99

Python For Beginners in telugu - పైథాన్ కోడింగ్
Uendelezaji wa Programu | Python

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

5.0
9 saa 30 dak
90 Lecture
Yote
$44.99

$74.99

Maswali Yanayoulizwa Mara Kwa Mara

Pata majibu kwa maswali ya kawaida kuhusu kozi hii.

Ndiyo! Baada ya kukamilisha 100% ya mihadhara na kazi za kozi, unaweza kupakua Cheti chako cha Dijitali cha Kukamilisha papo hapo moja kwa moja kutoka kwa wasifu wako wa Lucebra.

Gundua zaidi katika Technology

Panua safari yako ya kujifunza kwa vyeti vilivyoidhinishwa, vitabu vya kielektroniki na madarasa ya moja kwa moja.