Transformation des données en préparation - 7 étapes pour maîtriser la préparation des données pour la science des données

Aperçu

Discover essential techniques for data preparation in AI/ML projects. Learn to source, clean, and transform data effectively, enhancing the quality and predictive power of machine learning models.

Programme

• Introduction à la préparation des données
Importance de la préparation des données en IA/ML
Aperçu du processus en 7 étapes
• Étape 1 : Acquisition des données
Identification des besoins en données
Exploration de différentes sources de données
Techniques de collecte de données
• Étape 2 : Compréhension des données
Exploration de la structure et du contenu des données
Exploration statistique des données
Identification des valeurs aberrantes et des anomalies
• Étape 3 : Nettoyage des données
Gestion des données manquantes
Techniques pour traiter le bruit et les erreurs
Méthodes de déduplication des données
• Étape 4 : Transformation des données
Normalisation et standardisation des données
Mise à l'échelle et sélection des caractéristiques
Encodage des variables catégorielles
• Étape 5 : Enrichissement des données
Intégration de données provenant de sources multiples
Techniques d'augmentation
Utilisation de jeux de données externes pour l'enrichissement
• Étape 6 : Réduction des données
Techniques de réduction de la dimensionnalité
Extraction et sélection de caractéristiques
Résumé des données
• Étape 7 : Validation et test des données
Garantie de la qualité et de l'intégrité des données
Techniques de validation des données
Création et utilisation de jeux de données de validation
• Conclusion et Meilleures Pratiques
Récapitulatif des techniques et outils clés
Conseils pour une préparation des données efficace
Pièges courants et comment les éviter
• Projet Pratique
Appliquer le processus en 7 étapes sur un jeu de données réel
Présenter les résultats et les insights

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Matières

Conference Talks