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.
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 HidupInstruktur Master Terverifikasi
Temui instruktur Anda: Dr. Amar Massoud
19 ms
Apa yang akan Anda pelajari
Konten Kursus
10 bagian • 22 materi • Peringkat GlobalHandling Missing Data
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
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
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
Binning Numerical Variables
One-Hot Encoding vs. Label Encoding
Compare one-hot encoding and label encoding for transforming categorical data into numerical features, weighing dimensionality against potential ordinal assumptions in different datasets.
Rencanakan perjalanan belajar Anda
AI membuat jadwal personal berdasarkan waktu AndaPersyaratan
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.
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
AI Solutions Engineer
Data Science Consultant
Machine Learning Practitioner
AI Workflow & Automation Specialist
$105,000 – $165,000 / yr
Fastest Growing Worldwide (#1)
Dr. Amar Massoud
Siswa juga membeli
Pelajar yang melihat kursus ini juga terdaftar dalam kursus dengan peringkat teratas ini
Learn UML design faster with ChatGPT and PlantUML automation.
$19.99
$24.99
Compare and master the leading AI chatbots with hands-on tutorials and expert tips for effective use
$12.99
$54.99
Master C# Basics in no Time - A Comprehensive Course Packed with Examples, tips and exercises!
$19.99
ChatGPT for Beginners: Use ChatGPT to WIN in your CAREER as a professional or Make a Business Using ChatGPT OpenAI!
$24.99
Become an Expert at Microsoft SQL! By writing SQL queries for Data Analytics and Data Science base concepts
$9.99
$39.99
Master Python Fundamentals in Telugu – Variables, Loops, Functions, OOPs, Projects and More with Practical Examples
$44.99
$74.99
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Temukan jawaban atas pertanyaan paling umum tentang kursus ini.
Ya! Setelah menyelesaikan 100% perkuliahan dan tugas kursus, Anda dapat langsung mengunduh Sertifikat Penyelesaian digital terverifikasi langsung dari profil Lucebra Anda.
Jelajahi Lebih Banyak di Technology
Perluas pembelajaran Anda dengan sertifikat terakreditasi, e-book terkait, dan kelas interaktif langsung.