Impara la Pulizia dei Dati e il Preprocessing per la Scienza dei Dati con questo eBook Gratuito

Impara la Pulizia dei Dati e il Preprocessing con questo eBook Gratuito

Data Science Horizons ha recentemente pubblicato un nuovo ebook illuminante dal titolo Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginners che fornisce un’introduzione completa a queste cruciali fasi iniziali del processo di Data Science. Nella guida, i lettori impareranno perché pulire e preprocessare correttamente i dati è così importante per costruire modelli predittivi efficaci e trarre conclusioni affidabili dalle analisi. L’ebook copre il flusso di lavoro generale della raccolta, pulizia, integrazione, trasformazione e riduzione dei dati in preparazione per l’analisi. Esplora anche la natura iterativa della pulizia e del preprocessing dei dati che rende questo processo tanto un’arte quanto una scienza.

Perché è necessario un libro del genere?

• Il cugino AI di Michelangelo Neuralangelo è un modello di intelligenza artificiale che può raggiungere la ricostruzione di superfici 3D ad alta fedeltà [Codice incluso]
• Una modesta introduzione all’elaborazione analitica in streaming
• Gorilla – Migliorare la capacità dei grandi modelli di linguaggio nell’utilizzo delle chiamate API

In sostanza, i dati sono disordinati. I dati del mondo reale, quelli che le aziende e le organizzazioni raccolgono ogni giorno, sono pieni di inesattezze, incongruenze ed entrate mancanti. Come dice il proverbio, “Spazzatura dentro, spazzatura fuori”. Se alimentiamo i nostri modelli predittivi con dati sporchi e inesatti, le prestazioni e l’accuratezza dei nostri modelli saranno compromesse

Un importante punto saliente dell’ebook è la dimostrazione pratica delle principali librerie Python utilizzate per la manipolazione dei dati, la visualizzazione, l’apprendimento automatico e la gestione dei valori mancanti. I lettori diventeranno familiari con strumenti essenziali come Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e Missingno. La guida si conclude con uno studio di caso che consente ai lettori di applicare tutti i concetti e le competenze trattati nei capitoli precedenti.

Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginners fornisce una guida completa per affrontare i comuni problemi di qualità dei dati. Esplora tecniche per gestire i valori mancanti, individuare gli outliers, normalizzare e scalare i dati, selezionare le caratteristiche, codificare le variabili e bilanciare i dataset sbilanciati. I lettori impareranno le migliori pratiche per valutare l’integrità dei dati, unire i dataset e gestire distribuzioni sbilanciate e relazioni non lineari. Con i suoi esempi di codice Python, i lettori acquisiranno esperienza pratica nell’individuare anomalie nei dati, completare i dati mancanti, estrarre caratteristiche e preprocessare dataset disordinati in una forma pronta per l’analisi. Lo studio di caso collega tutti i principali concetti in un flusso di lavoro di pulizia e preprocessing dei dati completo.

Al centro dello strumentario di un data scientist c’è la capacità di individuare problemi comuni di qualità dei dati.

Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginners è un ottimo punto di partenza per chiunque voglia avvicinarsi alla data science, ma che abbia ancora bisogno di prendere confidenza con i dati del mondo reale nella loro disordinata e imperfetta gloria. Questa guida ti accompagna davvero nella parte più tecnica di mettere in forma i dati grezzi in modo da poter effettivamente ottenere dei risultati. Quando arriverai alla fine, avrai tutte le competenze necessarie per pulire e preprocessare i dati come se fosse una cosa naturale. Non ti imbatterai più in dati sballati e pieni di errori! Con le competenze che questo ebook ti fornisce, sarai in grado di gestire anche i dataset più indisciplinati e estrarre insight significativi come un professionista.

Sia che tu sia nuovo nel campo o che tu stia cercando di migliorare le tue competenze, Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginners è un’aggiunta preziosa alla tua libreria di data science.

    Matthew Mayo (@mattmayo13) è un Data Scientist e il Direttore Editoriale di VoAGI, la fondamentale risorsa online sulla Data Science e il Machine Learning. I suoi interessi si concentrano nell’elaborazione del linguaggio naturale, nel design e nell’ottimizzazione degli algoritmi, nell’apprendimento non supervisionato, nelle reti neurali e negli approcci automatizzati all’apprendimento automatico. Matthew è laureato in informatica e possiede un diploma di specializzazione in data mining. È possibile contattarlo all’indirizzo editor1 at VoAGI[dot]com.