完成课程"逐步特征工程：机器学习数据准备"后会获得认证证书吗？

是的，在Lucebra成功完成"逐步特征工程：机器学习数据准备"后，您将获得权威的国际结业证书，可添加到LinkedIn和个人简历中。

我可以在手机或平板电脑上学习吗？

是的，课程全天候支持iOS、Android、平板及电脑设备。

是否提供33种语言的字幕？

是的，所有视频课程均支持33种语言的AI字幕和文字稿。

完成课程有时间限制吗？

没有，您将获得终身访问权限，可自主安排学习进度。

我可以在多长时间内访问课程材料？

注册后，您将终身无限制地访问所有视频讲座、可下载资源和未来的课程更新，无需额外付费。

如果遇到困难我可以向老师提问吗？

绝对地。您可以直接在课程问答讨论区发布您的问题，讲师和同学会及时提供指导和解答。

如果课程不符合我的需求，是否有退款政策？

是的，Lucebra 提供 7 天退款政策，前提是您观看的课程内容少于总课程内容的 20%。批准的退款将直接记入您的 Lucebra Credits 余额，以用于将来的平台购买。

我可以在移动设备或平板电脑上观看课程吗？

是的，所有 Lucebra 课程均完全响应并经过优化，可在计算机、笔记本电脑、平板电脑和移动设备上无缝播放。

课程有字幕或隐藏式字幕吗？

是的，视频讲座具有多达 99 种语言的人工智能翻译字幕，让世界各地的学习者可以用他们喜欢的语言无缝地跟随。

开始本课程之前是否需要任何先决条件？

除非课程概述中注明了具体的事先要求，否则您只需要基本的计算机知识和互联网连接。所有主题都是从头开始逐步教授的。

开发/数据科学/特征工程

逐步特征工程：机器学习数据准备

缺失数据、缩放、特征提取、选择、高级技术和自动化特征工程

所有级别 • 22 讲座 • 终身无限畅学

Dr. Amar Massoud

认证硕士导师

拖车

认识您的导师：Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0

全球评级

活跃的学生

美国英语

99 种语言字幕

1小时 37分

总内容

你将学到什么

理解并应用特征工程技术以提高模型准确性。

识别并缓解偏见，确保公平和道德的特征选择。

使用FeatureTools等库实现自动化特征工程。

跟踪和记录特征版本以实现可重复性和协作。

课程内容

10 部分 • 22 讲座 • 01:37:25 总长度

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.

每周学习计划

规划您的学习之旅

AI根据您的可用时间生成个性化时间表

要求

基本了解Python和机器学习概念。

熟悉Pandas和Scikit-learn。

具备基本的数据集工作经验是推荐的。

不需要高级特征工程经验。

目标受众

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.

关于本课程

通过我们全面的特征工程课程，充分释放机器学习模型的潜力。该课程为数据科学爱好者、机器学习从业者和开发人员设计，涵盖了基本和高级特征工程技术，这些技术将提升模型的性能、准确性和可解释性。

从处理缺失数据和转换特征到使用FeatureTools等库进行自动化特征工程，您将学习创建强大、相关特征的技能。了解缩放、归一化、独热编码和特征提取等关键技术。了解何时应用多项式和交互特征以揭示更深层次的模式，并利用时间序列数据的时间特征。本课程还介绍了关键的伦理考虑，向您展示如何避免偏见、确保公平性并增强特征的可解释性。

通过实践示例、一致的真实世界用例和每种方法的Python代码，您将获得可以立即应用的实践经验。您还将学习文档和版本控制的最佳实践，确保您的特征组织良好且可重复。最后，通过持续学习和迭代技术，您将获得保持模型相关性和有效性的工具，以随着数据的发展而保持相关性。

无论您是想完善特征工程技能还是自动化工作流程，本课程都提供了构建高性能、符合道德的模型所需的知识和工具。立即注册，迈向掌握机器学习中的特征工程！

职业发展机遇与目标岗位

掌握前沿实战技能，胜任全球高薪核心职位

就业就绪型课程

可申请的目标岗位

AI Solutions Engineer

Data Science Consultant

Machine Learning Practitioner

AI Workflow & Automation Specialist

预估年薪范围

$105,000 – $165,000 / yr

全球行业需求

Fastest Growing Worldwide (#1)

掌握的核心关键技能

Model Fine-Tuning & Evaluation

Data Pipelines & Vector Analysis

Applied Generative AI Architecture

Predictive Analytics & Deployment

* 估算数据基于全球科技行业薪酬基准与招聘市场报告。

认识您的讲师

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Dr. Amar Massoud

主要导师

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....