Troisième étape : Données et ingénierie des caractéristiques
Prise de décision basée sur les données, libérer le véritable potentiel des algorithmes
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Cours gratuit d'ingénierie des caractéristiques sur YouTube, couvrant des techniques essentielles telles que l'encodage one-hot, la mise à l'échelle des caractéristiques et la gestion des valeurs manquantes.
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Un tutoriel complet sur l'exploration de données proposé par GeeksforGeeks, couvrant le processus ETL, l'analyse exploratoire des données, le clustering, la classification et d'autres techniques essentielles. Convient aux débutants et aux professionnels pour apprendre les bases de l'exploration de données.
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Un tutoriel complet sur l'analyse de données proposé par GeeksforGeeks, couvrant un parcours d'apprentissage complet des concepts de base aux applications pratiques, incluant le traitement des données, le nettoyage, la visualisation et d'autres compétences essentielles.
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Une liste triée sur le volet de ressources dédiées aux techniques d'ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage automatique, couvrant les méthodes et outils d'ingénierie des caractéristiques pour divers types de données tels que les données numériques, textuelles, d'image, catégorielles, de séries temporelles, etc.
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Collection complète de cours de science des données proposée par freeCodeCamp, comprenant 20 modules couvrant les concepts fondamentaux tels que la programmation Python, les statistiques, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la visualisation de données, pour une durée totale de plus de 100 heures.
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Plus de 70 recettes pratiques de feature engineering en Python, un guide complet couvrant le prétraitement des données, la création, la transformation et l'optimisation des features.
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Plateforme open source de gestion et d'annotation de données en langage naturel, axée sur les méthodes de construction de modèles NLP centrées sur les données.
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Camp d'entraînement gratuit de 6 semaines en ingénierie des données créé par Data with Zach, couvrant la modélisation des données, le traitement des mégadonnées, le traitement des flux en temps réel et d'autres pratiques d'ingénierie des données de niveau entreprise.