ДОСТУПНО [zerotomastery.io] Travis Cuzick - Data Wrangling Bootcamp: подготовка данных для проектов с ИИ

Автор: [zerotomastery.io]
Название: Travis Cuzick - Data Wrangling Bootcamp: подготовка данных для проектов с ИИ



Чему вы научитесь

• Быстро изучать незнакомые наборы данных и понимать их структуру.
• Работать с Python и библиотекой Pandas для обработки таблиц.
• Находить и исправлять пропуски, дубликаты, некорректные значения и ошибки форматирования.
• Фильтровать, сортировать, группировать и агрегировать данные.
• Очищать текстовые поля, даты и категориальные значения.
• Объединять несколько таблиц и файлов в единый набор данных.
• Автоматизировать повторяющиеся преобразования с помощью собственных функций.
• Использовать ИИ-инструменты для поиска ошибок, генерации кода и изучения новых приёмов.
• Готовить данные для машинного обучения и создавать полезные признаки.
• Работать со scikit-learn и базовыми подходами к настройке Transformer-моделей.

Программа курса
1. Первичное знакомство с данными
Вы научитесь открывать и исследовать реальные наборы данных, оценивать качество таблиц, проверять типы столбцов, искать пропуски, аномалии и подозрительные значения. На этом этапе вы разберёте, как быстро понять, что находится в файле и какие проблемы нужно исправить перед дальнейшей работой.

2. Основы Python и Pandas для data wrangling
Курс показывает, как использовать Python и Pandas для практической обработки данных: загружать файлы, выбирать строки и столбцы, фильтровать записи, выполнять сортировку, применять условия и создавать новые столбцы. Вы освоите ключевые операции, которые нужны для ежедневной работы с таблицами.

3. Очистка данных: пропуски, дубликаты и ошибки
Вы разберёте типичные проблемы «грязных» данных: пустые значения, повторяющиеся строки, неверные форматы, опечатки и несогласованные записи. На практических примерах вы научитесь выбирать подходящую стратегию обработки: удалять, заменять, нормализовать или преобразовывать значения.

4. Работа с текстом и датами
Отдельное внимание уделяется текстовым данным и датам. Вы научитесь приводить строки к единому виду, удалять лишние символы, извлекать нужные фрагменты, преобразовывать даты из разных форматов и использовать временные признаки для анализа.

5. Группировка, агрегация и объединение таблиц
Вы освоите методы группировки и агрегирования данных, чтобы получать сводную информацию по категориям, периодам и другим признакам. Также вы научитесь объединять несколько таблиц, связывать данные из разных источников и готовить единый датасет для анализа или обучения модели.

6. Автоматизация преобразований
Когда одни и те же действия приходится повторять, их важно автоматизировать. На курсе вы создадите собственные функции для обработки данных, научитесь применять их к таблицам и выстраивать более аккуратный, воспроизводимый процесс подготовки данных.

7. Использование ИИ в работе с данными
Вы узнаете, как применять ИИ-помощников для анализа ошибок, объяснения кода, генерации решений и освоения новых приёмов в Pandas. Курс показывает, как использовать такие инструменты осознанно: проверять ответы, адаптировать код под свою задачу и избегать слепого копирования.

8. Подготовка данных для машинного обучения
В заключительной части вы перейдёте от очистки таблиц к подготовке данных для ML-задач. Вы создадите признаки, познакомитесь с базовым пайплайном машинного обучения в scikit-learn и рассмотрите, как подготовленные данные могут использоваться в проектах с Transformer-моделями.

9. Итоговый проект и веб-приложение
Финальный результат курса — практический проект, в котором вы подготовите данные, примените изученные подходы и оформите результат в веб-приложение. Это поможет закрепить навыки и получить понятный пример работы с данными от исходного файла до готового решения.

Практика на реальных наборах данных
Курс построен вокруг практических задач, а не только теории. Вы будете работать с реальными наборами данных, включая данные о наблюдениях НЛО. Такие материалы помогают увидеть типичные проблемы, с которыми сталкиваются аналитики, дата-сайентисты и разработчики ИИ-решений в настоящих проектах.

Практика включает исследование данных, очистку таблиц, преобразование признаков, объединение файлов и подготовку датасета для дальнейшего анализа или машинного обучения.

Инструменты, которые вы будете использовать

• Python — основной язык для обработки и анализа данных.
• Pandas — библиотека для работы с таблицами, фильтрации, группировки и очистки данных.
• scikit-learn — инструмент для подготовки данных и построения базовых моделей машинного обучения.
• Transformer-модели — подходы для современных ИИ-задач и работы с более сложными сценариями.
• ИИ-помощники — дополнительные инструменты для ускорения написания кода, поиска ошибок и обучения.

Кому подойдёт курс

• Новичкам, которые хотят начать работать с данными на Python без предварительного опыта.
• Будущим аналитикам данных, которым нужна уверенная база по очистке и подготовке таблиц.
• Начинающим специалистам по машинному обучению, которые хотят лучше понимать этап подготовки датасетов.
• Разработчикам и продакт-специалистам, работающим с ИИ-проектами и данными из разных источников.
• Тем, кто уже пробовал Pandas, но хочет систематизировать знания и научиться применять их на практике.

Что вы получите после обучения

• Понимание полного процесса data wrangling: от первичного анализа файла до готового набора данных.
• Практические навыки работы с Python, Pandas и scikit-learn.
• Опыт очистки, преобразования и объединения реальных данных.
• Умение готовить данные для аналитики, машинного обучения и ИИ-продуктов.
• Итоговый проект, который можно использовать как пример практической работы с данными.

Итог
Этот курс поможет вам освоить ключевой навык для аналитики и искусственного интеллекта — подготовку данных. Вы научитесь не просто запускать готовые примеры, а самостоятельно разбираться в незнакомых файлах, исправлять проблемы, строить понятный процесс обработки и готовить данные для реальных ИИ-проектов.

Язык Английский

ИСТОЧНИК

Скрытый контент.

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

Цена курса - 90 руб

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

Внимание!
Данная тема может быть заблокирована правообладателем.

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

1 Данные платежа - пишите в комментариях данной этой темы - для получения курса - нужна регистрация на сайте
2 Нашли дешевле? Сообщите в комментариях - цена приятно удивит Вас!
3

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

4

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

5 Последнее обновление: UPD! Цена снижена