Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod

  • Význam přípravy dat pro analýzu a strojové učení
  • Proces přípravy dat a jeho role v celém životním cyklu dat
  • Běžné problémy v surových datech a jejich dopady na analýzy

Shromažďování a získávání dat

  • Zdroje dat: databáze, rozhraní API, tabulkové soubory, textové soubory atd.
  • Techniky sběru dat a zajištění jejich kvality během procesu shromažďování
  • Způsoby získávání dat z různých zdrojů

Techniky čištění dat

  • Identifikace a řešení chybějících hodnot, odlehlých hodnot a nekonzistencí v datech
  • Odstraňování duplikátů a oprava chyb v datové sadě<\/li>
  • Praktická čištění reálných datových souborů

Transformace a standardizace dat

  • Metody normalizace a standardizace dat
  • Práce s kategorickými údaji: jejich kódování, rozdělení do skupin a vytvoření nových atributů
  • Převod surových dat do použitelné podoby

Integrace a agregace dat

  • Slučování a kombinování dat z různých zdrojů
  • Řešení rozporů v datech a sjednocování typů dat
  • Metody agregace a konsolidace informací do jediného celku

Zajištění kvality dat

  • Postupy pro udržení vysoké úrovně kvality a integrity dat během celého procesu přípravy
  • Nastavení kontrol a ověřovacích procedur na zajištění spolehlivosti dat
  • Příklady řešení konkrétních problémů s kvalitou dat v praxi

Snižování dimenzionality a výběr charakteristik

  • Důvody pro snižování počtu proměnných v datech
  • Techniky jako PCA, selekce atributů a další strategie redukce datového prostoru
  • Praktické uplatnění metod na snížení dimenzionality

Závěr a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost pojmů týkajících se dat

Cílové skupiny

  • Analytici dat
  • Správci databází
  • IT profesionálové
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (2)

Nadcházející kurzy

Související kategorie