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Pengembangan/Sains Data/Rekayasa Fitur

Penataan Fitur Langkah demi Langkah: Persiapan Data ML

Datos Faltantes, Escalado, Extracción de Características, Selección, Técnicas Avanzadas y Ingeniería de Características Automatizada

Semua Tingkat • 22 Pengajar • Akses Seumur Hidup
Dr. Amar Massoud

Instruktur Master Terverifikasi

Ingeniería de Características Paso a Paso: Preparación de Datos para ML
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19 ms

5.0 / 5.0
Peringkat Global
1
Siswa Aktif
Inggris (Amerika Serikat)
Terjemahan 99 Bahasa
1 jam 37 mnt
Jumlah Konten

Apa yang akan Anda pelajari

Entender y aplicar técnicas de ingeniería de características para mejorar la precisión del modelo.
Identificar y mitigar sesgos, asegurando una selección de características justa y ética.
Implementar ingeniería de características automatizada utilizando bibliotecas como FeatureTools.
Rastrear y documentar versiones de características para la reproducibilidad y colaboración.

Konten Kursus

10 bagian • 22 materi • Peringkat Global

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.

Rencana Belajar Mingguan
Rencanakan perjalanan belajar Anda
AI membuat jadwal personal berdasarkan waktu Anda

Persyaratan

Comprensión básica de Python y conceptos de aprendizaje automático.

Familiaridad con Pandas y Scikit-learn.

Experiencia básica trabajando con conjuntos de datos es recomendada.

No se requiere experiencia avanzada en ingeniería de características.

Target Pemirsa

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.

Tentang kursus ini

Desbloquea todo el potencial de tus modelos de aprendizaje automático con nuestro curso integral sobre Ingeniería de Características. Diseñado para entusiastas de la ciencia de datos, profesionales del aprendizaje automático y desarrolladores, este curso cubre técnicas esenciales y avanzadas de ingeniería de características que elevarán el rendimiento, la precisión y la interpretabilidad de tu modelo.

Desde manejar datos faltantes y transformar características hasta la ingeniería de características automatizada con bibliotecas como FeatureTools, aprenderás las habilidades para crear características poderosas y relevantes. Descubre técnicas clave como escalado, normalización, codificación one-hot y extracción de características. Entiende cuándo aplicar características polinómicas e interactivas para descubrir patrones más profundos, y aprovecha características basadas en tiempo para datos de series temporales. Este curso también introduce consideraciones éticas cruciales, mostrándote cómo evitar sesgos, asegurar la equidad y mejorar la interpretabilidad en tus características.

A través de ejemplos prácticos, un caso de uso consistente del mundo real y código Python para cada método, obtendrás experiencia práctica que puedes aplicar de inmediato. También aprenderás las mejores prácticas para la documentación y el control de versiones, asegurando que tus características estén organizadas y sean reproducibles. Finalmente, con técnicas de aprendizaje continuo e iteración, estarás equipado para mantener tus modelos relevantes y efectivos a medida que los datos evolucionan.

Ya sea que estés buscando refinar tus habilidades de ingeniería de características o automatizar tu flujo de trabajo, este curso proporciona el conocimiento y las herramientas para construir modelos éticos de alto rendimiento. ¡Inscríbete hoy y da un paso hacia el dominio de la ingeniería de características en el aprendizaje automático!

Peluang Karier & Peran Pekerjaan Target

Kembangkan keterampilan siap kerja dan penuhi syarat untuk peran bergengsi di seluruh dunia

Kurikulum Siap Kerja
Posisi Pekerjaan yang Dapat Anda Lamar

AI Solutions Engineer

Data Science Consultant

Machine Learning Practitioner

AI Workflow & Automation Specialist

Perkiraan Gaji Tahunan
$105,000 – $165,000 / yr
Permintaan Pasar Global

Fastest Growing Worldwide (#1)

Keahlian Kunci yang Anda Kuasai
Model Fine-Tuning & Evaluation
Data Pipelines & Vector Analysis
Applied Generative AI Architecture
Predictive Analytics & Deployment
* Perkiraan berdasarkan tolok ukur perekrutan teknologi global.
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Instruktur Utama
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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