「無料のeBookでデータサイエンスのためのデータクリーニングと前処理を学びましょう」

Learn data cleaning and preprocessing for data science with a free eBook.

Data Science Horizonsは最近、データサイエンスの初心者向けに、データクリーニングと前処理について包括的な紹介を行ったData Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginnersという興味深い新しいebookをリリースしました。このガイドでは、適切にデータをクリーニングして前処理することが、効果的な予測モデルの構築や信頼性のある結論を得るためになぜ重要なのかを読者に理解してもらいます。このebookでは、データの収集、クリーニング、統合、変換、データの削減の一般的なワークフローについて説明しています。また、データクリーニングと前処理の反復的な性質についても探求し、このプロセスを科学としてのみではなく、芸術の一部として捉えることを示しています。

なぜこのような本が必要なのでしょうか？

 

• 「分析ストリーム処理への控えめな紹介」
• 「Snowflakeで生産性を向上させるためのトップ6のツール」
• 「表形式データの進化：分析からAIへ」

要するに、データは乱雑です。企業や組織が日々収集する現実世界のデータは、不正確さ、整合性のなさ、欠落したエントリーなどが満ちています。よく言われるように、「ゴミを入れればゴミが出る」のです。汚れた、正確でないデータを予測モデルに供給すると、モデルのパフォーマンスと精度が損なわれてしまいます。

 

このebookの大きな特徴の1つは、データ操作、可視化、機械学習、欠損値の処理に使用される主要なPythonライブラリの実践的なデモンストレーションです。読者は、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Missingnoなどの必須ツールに慣れることができます。このガイドの最後には、前の章でカバーされたすべての概念とスキルを応用できるケーススタディがあります。

Data Cleaning and Preprocessingは、一般的なデータ品質の問題に取り組むための包括的なガイドです。欠損値の処理、外れ値の検出、データの正規化とスケーリング、特徴量の選択、変数のエンコーディング、データセットのバランシングなどの技術について探求します。読者は、データの整合性の評価、データセットのマージ、偏った分布や非線形の関係の処理に対するベストプラクティスを学びます。Pythonのコード例を使用して、読者はデータの異常値の特定、欠損データの補完、特徴の抽出、乱雑なデータセットの前処理を実践的に学び、分析に適した形に整えることができます。ケーススタディでは、主要な概念を結びつけてエンドツーエンドのデータクリーニングと前処理のワークフローを実現します。

 

データサイエンティストのツールキットの核心は、一般的なデータ品質の問題を特定する能力です。

 

Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginnersは、データサイエンスに取り組みたいけれども実際のデータの扱いにまだ慣れていない人々にとって、非常に役立つ資料です。このガイドは、生のデータを最適な状態に整えるための詳細な手順を紹介しています。終わりに到達する頃には、データのクリーニングや前処理が当たり前のようにできるようになるために必要な知識をすべて身につけることができます。もはや不安定でエラーだらけのデータに悩まされることはありません！このebookで身につけるスキルを使えば、最も手に負えないデータセットも従順に扱い、プロのように意味のある洞察を抽出することができます。

この分野が初めての方でもスキルを向上させたい方でも、Data Cleaning and Preprocessing for Data Science Beginnersは、データサイエンスの参考図書において貴重な一冊となるでしょう。

    Matthew Mayo (@mattmayo13)さんは、データサイエンティストであり、VoAGIの編集長です。彼の関心事は、自然言語処理、アルゴリズム設計と最適化、教師なし学習、ニューラルネットワーク、自動化された機械学習アプローチなどです。Matthewさんはコンピュータサイエンスの修士号とデータマイニングの大学院の卒業証書を持っています。彼はeditor1 at VoAGI[dot]comで連絡を取ることができます。

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