教程演示🔗
课程描述
提高数据分析和机器学习中的数据质量，由 Udemy Academy 发布。了解为什么、何时以及如何最大化数据质量以优化数据驱动的决策。
我们所有的决定都是基于数据。我们的感觉器官收集数据，我们的记忆是数据，我们的直觉也是数据。如果你想做出正确的决定，你需要高质量的数据。本课程是关于数据质量的：它的含义、重要性以及如何提高数据质量。确保高质量数据的高级策略，包括术语、数据文档和管理，以及您可以审查和提高数据质量的各种研究步骤。用于评估数据质量的定量和定性方法，包括目视检查、错误率和异常值。提供了 Python 代码以查看如何使用 pandas、numpy、seaborn 和 matplotlib 实现这些可视化和评分方法。特定于数据的方法和算法，用于清理数据并拒绝不良或异常数据。如上，提供了Python代码，看看如何使用pandas、numpy、seaborn和matplotlib来实现这些程序。
您将在提高数据分析和机器学习课程中的数据质量中学到什么：
- 提高数据质量的策略
- 数据质量评估方法
- 数据可视化解读
- 如何检测数据中的问题
本课程适合哪些人：
- 数据科学从业人员
- 数据科学家学生
- 与数据专业人员一起工作的经理或同事
课程规格
- 出版商：乌迪米
- 讲师：Mike X Cohen
- 英语语言
- 培训级别：入门级
- 课程数量：45
- 培训时长：5小时22分钟
课程主题
课程先决条件
对处理数据感兴趣 对更多地了解数据质量感兴趣 一些 Python 技能对于可选的编码视频很有用
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