Ingeniería de variables para machine learning
Ingeniería de variables para machine learning | UDEMY NED
Prepara los pasos de procesamiento de datos en una pipeline de predicción. Aprende a implementar ingenieria de variables en Scikit-learn.Hot & New
What you'll learn
- Aprende a imputar variables con datos faltantes mientras capturas información de tus datos
- Convierte variables categóricas en numéricas mientras capturas información de tus datos
- Transforma la distribución de tus variables numéricas
- Convierte tus variables numéricas en intervalos discretos
- Extrae información de variables de fechas y tiempo
- Prepara los pasos de procesamiento de datos en una pipeline de predicción
- Aprende a implementar ingenieria de variables en Scikit-learn
- Implementa ingenieria de variables en el nuevo paquete Feature-engine
- Haz tus pipelines de ingenieria mucho mas simples
- Limpia y prepara tus set de datos para algoritmos de predicción
- Una instalación de Python
- Jupyter notebooks
- Familiaridad con programación en Python
- Alguna experiencia con NumPy y pandas
- Conocimiento de algoritmos de predicción
Aprende a modificar las variables en tus datos y construye mejores modelos de predicción.
Ya diste tus primeros pasos en ciencia de datos, ya conoces los modelos de predicción más usados, ya construiste alguna regresión lineal o algún árbol de predicción. Pero ahora, la vida real toca a tus puertas, y te das cuenta que los datos están sucios, les faltan valores, algunas variables tienen etiquetas en vez de números, no cumplen los supuestos de los modelos, un desastre! Y para peores, no encuentras muchas fuentes de conocimiento consolidadas al respecto. Solo blogs?
Este curso te va a ayudar! Este es el curso online más extenso y comprensivo en ingeniería de variables. Vas a aprender una enorme variedad de técnicas de ingeniaría usadas mundialmente en diferentes organizaciones, o en competiciones de ciencias de datos, para limpiar y transformar tus datos y variables.
Hemos juntado una recopilación de técnicas fantástica, luego de buscar, investigar e implementar métodos publicados en varias páginas online, artículos de publicación científica, artículos por organizaciones, y por supuesto, utilizando también nuestra experiencia como científicas de datos.
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