آموزش پاکسازی داده ها در پایتون برای یادگیری ماشین + گواهینامه

اهمیت پاکسازی داده‌ها چیست؟ امروزه داده‌ها به عنوان ابزار و سوختی برای کسب‌وکارها در جهت به دست آوردن بینش‌های مهم و بهبود عملکرد خود آن‌ها است. داده‌ها فقط در مورد گذشته به ما نمی‌گویند. اگر آن‌ها را با دقت و با روش‌های دقیق مدل‌سازی کنیم، می‌توانیم الگوها و همبستگی‌هایی را برای پیش‌بینی بازارهای سهام، کشف ساختارهای بیولوژیکی و موارد دیگر پیدا کنیم. با این حال، پایگاه داده‌های امروزی به دلیل حجم بسیار بالا و هم‌چنین گاه به خاطر تجمیع از چندین منبع ناهمگن دیگر مستعد داده‌های نادرست، ناموجود و ناسازگار هستند. به طور حتم این داده‌های ناقص و ناسازگار می‌توانند در نتایج عملیاتی خلل ایجاد کنند. به منظور تسهیل و بهبود فرایند استخراج دانش از داده‌ها، پاکسازی داده‌ها یکی از مراحل اساسی قبل از دادن داده‌ها به الگوریتم‌های یادگیری ماشین تلقی می‌شود. تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها می‌تواند به بهبود کیفیت داده‌ها کمک کند و به پیروی از آن فرایند کاوش دقیق‌تر و کارآمدتری را نیز به همراه دارد. در واقع، پاکسازی داده‌ها یکی از مهم‌ترین گام‌های فرایند کشف دانش به شمار می‌رود، چرا که کیفیت تصمیم‌گیری به کیفیت داده‌ها بستگی دارد. با توجه به این نکته که مقدار و پیچیدگی داده‌ها روز‌به‌روز در حال افزایش است، توانایی الگوریتم‌ها جهت تولید نتایج مفید به طور کامل به داده‌های خوب و درست متکی است. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این آموزش ما به بررسی تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها در قالب چهار نوع پالایش داده‌ها، متعادل‌سازی داده‌ها، تغییر شکل داده‌ها و کاهش حجم داده‌ها می‌پردازیم؛ تا داده‌های باکیفیت‌تر جهت تولید نتایج مطلوب، به دست آیند.

فرادرس

محسن امیرافضلی