完成課程「逐步特征工程：机器学习数据准备」後會獲得認證證書嗎？

是的，在Lucebra成功完成「逐步特征工程：机器学习数据准备」後，您將獲得權威國際結業證書，可新增至LinkedIn及個人簡歷中。

我可以在手機或平板電腦上學習嗎？

是的，課程全天候支援iOS、Android、平板及電腦裝置。

是否提供33種語言的字幕？

是的，所有影片課程均支援33種語言的AI字幕和文字稿。

完成課程有時間限制嗎？

沒有，您將獲得終身存取權限，可自主安排學習進度。

我可以在多長時間內存取課程材料？

註冊後，您將終身無限制地存取所有視訊講座、可下載資源和未來的課程更新，無需額外付費。

如果遇到困難我可以向老師提問嗎？

絕對地。您可以直接在課程問答討論區發布您的問題，講師和同學會及時提供指導和解答。

如果課程不符合我的需求，是否有退費政策？

是的，Lucebra 提供 7 天退款政策，前提是您觀看的課程內容少於總課程內容的 20%。核准的退款將直接存入您的 Lucebra Credits 餘額，以用於將來的平台購買。

我可以在行動裝置或平板電腦上觀看課程嗎？

是的，所有 Lucebra 課程均完全響應並經過最佳化，可在電腦、筆記型電腦、平板電腦和行動裝置上無縫播放。

課程有字幕或隱藏式字幕嗎？

是的，視訊講座具有多達 99 種語言的人工智慧翻譯字幕，讓世界各地的學習者可以用他們喜歡的語言無縫地跟隨。

在開始本課程之前是否需要任何先決條件？

除非課程概述中註明了具體的事先要求，否則您只需要基本的電腦知識和網路連線。所有主題都是從頭開始逐步教授的。

程式開發/數據科學/特徵工程

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

所有級別 • 22 講座 • 終身訪問

Dr. Amar Massoud

認證碩士導師

拖車

認識您的導師：Dr. Amar Massoud

19 ms

5.0 / 5.0

全球評級

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

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。

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

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

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！

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

5.0 評級

5 學生

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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....