Detaillierte Beschreibung des Feature-Engineering-Kurses

Kursübersicht

Dies ist ein kostenloser Feature-Engineering-Kurs, der auf YouTube veröffentlicht und über die Plattform Class Central indiziert und empfohlen wird. Der Kurs konzentriert sich auf Feature-Engineering-Techniken im maschinellen Lernen und ist ein wichtiger Bestandteil des Lernpfads in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen.

Kursinhalte

Kernthemen

1. One-Hot-Kodierung (One Hot Encoding)

   • Wie man One-Hot-Kodierung auf mehrkategorielle Variablen anwendet
   • Kerntechnik zur Verarbeitung kategorialer Merkmale

2. Feature-Kodierungstechniken

   • Verschiedene Arten von Feature-Engineering-Kodierungstechniken
   • Anwendungsszenarien für verschiedene Kodierungsmethoden

3. Feature-Skalierung (Feature Scaling)

   • Warum Feature-Skalierung notwendig ist
   • Praktische Anwendung der Feature-Skalierung

4. Behandlung fehlender Werte

   • Wie man fehlende Werte in kategorialen Merkmalen behandelt
   • Best Practices für die Behandlung fehlender Werte

5. Umgang mit kategorialen Merkmalen hoher Kardinalität

   • Zähl-/Frequenzkodierung (Count/Frequency Encoding)
   • Verarbeitung kategorialer Merkmale mit mehreren Kategorien

6. Umgang mit ordinalen Kategorien

   • Ordnungskodierung (Ordinal Encoding)
   • Wie man ordinale kategorische Variablen behandelt

7. Praxisprojekte

   • Alle Techniken zur Behandlung fehlender Werte (Live-Kurs Tag 1)
   • Anwendung auf reale Datensätze

Kursmerkmale

Lehransatz

• Video-Tutorials: Erklärungen durch YouTube-Videos
• Live-Kurse: Enthält Live-Demonstrationen und Erklärungen
• Praxisorientiert: Fokus auf praktische Anwendung und Hands-on-Übungen

Technologie-Stack

• Python: Hauptprogrammiersprache
• Pandas: Datenverarbeitungsbibliothek
• Scikit-learn: Bibliothek für maschinelles Lernen
• NumPy: Bibliothek für numerische Berechnungen

Zielgruppe

• Anfänger in der Datenwissenschaft
• Praktiker des maschinellen Lernens
• Entwickler, die ihre Feature-Engineering-Fähigkeiten verbessern möchten
• Jobsuchende, die sich auf Vorstellungsgespräche im Bereich Datenwissenschaft vorbereiten

Lernziele

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

1. Kernkodierungstechniken zu beherrschen

   • Sicherer Umgang mit One-Hot-Kodierung zur Verarbeitung kategorialer Variablen
   • Verständnis der Vor- und Nachteile verschiedener Kodierungsmethoden

2. Komplexe Datenprobleme zu behandeln

   • Lösung von Problemen mit fehlenden Werten
   • Verarbeitung von kategorialen Merkmalen hoher Kardinalität
   • Anwendung von Feature-Skalierungstechniken

3. Die Modellleistung zu verbessern

   • Steigerung der Modellgenauigkeit durch korrektes Feature Engineering
   • Optimierung des Datenvorverarbeitungsprozesses

4. Feature Engineering in realen Projekten anzuwenden

   • Anwendung von Feature-Engineering-Techniken in realen Projekten
   • Aufbau einer vollständigen Datenvorverarbeitungspipeline

Kursvorteile

Kostenlose Ressourcen

• Vollständig kostenloses Lernmaterial
• Zugang zu hochwertigen Inhalten ohne Bezahlung

Hohe Praxisrelevanz

• Umfasst in der Industrie gängige Feature-Engineering-Techniken
• Fokus auf praktische Anwendung statt theoretische Erläuterungen

Systematisches Lernen

• Systematischer Inhaltsaufbau von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Themen
• Schrittweiser Lernpfad

Lernempfehlungen

Voraussetzungen

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse
• Grundlegende Konzepte der Datenverarbeitung
• Grundkenntnisse im maschinellen Lernen

Lernpfad

1. Zuerst grundlegende Datenverarbeitungstechniken erlernen
2. Die grundlegende Verwendung von Pandas und NumPy beherrschen
3. Den grundlegenden Ablauf des maschinellen Lernens verstehen
4. Sich eingehend mit Feature-Engineering-Techniken befassen

Praxistipps

• Dem Kurs folgen und Code-Übungen durchführen
• Die erlernten Techniken auf eigenen Datensätzen anwenden
• An relevanten Online-Projekten und Wettbewerben teilnehmen

Zusammenfassung

Dieser Feature-Engineering-Kurs bietet Lernenden eine umfassende und praktische Plattform zur Verbesserung ihrer Feature-Engineering-Fähigkeiten. Durch systematisches Lernen und praktische Anwendung können die Teilnehmer ihre Fähigkeiten in der Datenvorverarbeitung und im Feature Engineering erheblich verbessern und so eine solide Grundlage für nachfolgende Projekte im maschinellen Lernen legen.