Grundlagen des Data Engineering: Kerntechniken für die Datenanalyse mit Pandas, NumPy und Scikit-Learn

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Erschlie en Sie die Macht des Data Engineering

Daten sind erall, aber nur mit den richtigen F鄣igkeiten k霵nen Sie Rohdaten in Erkenntnisse umwandeln, die zu wirkungsvollen Entscheidungen fren. Data Engineering Foundations: Core Techniques for Data Analysis with Pandas, NumPy, and Scikit-Learn ist Ihr umfassender Leitfaden zur Beherrschung der grundlegenden F鄣igkeiten, die f die Bereinigung, Transformation und Vorbereitung von Daten f maschinelles Lernen und Analytik erforderlich sind. Mit Fokus auf praktische Anwendungen vermittelt Ihnen dieses Buch das Wissen und die Zuversicht, reale Datenherausforderungen zu meistern.

Was Sie lernen werden

Data Engineering Foundations ist in drei umfassende Teile gegliedert, die aufeinander aufbauen, um ein vollst鄚diges Verst鄚dnis der Data-Engineering-Grundlagen zu vermitteln:

1. Grundlegende Techniken zur Datenvorbereitung und -manipulation

• Datenbereinigung: Lernen Sie, fehlende und inkonsistente Daten zu erkennen, zu behandeln und zu transformieren, um die Genauigkeit und Zuverl酲sigkeit Ihrer Datens酹ze sicherzustellen.
• Datenaufbereitung mit Pandas und NumPy: Beherrschen Sie grundlegende Datenmanipulationstechniken, einschlie lich Zusammenfren, Filtern, Aggregieren und Umformen von Daten. Mit praktischen 鈁ungen verstehen Sie, wie Sie komplexe Datenaufgaben mit Pandas und NumPy optimieren und vereinfachen k霵nen.
• Effizienz- und Leistungsoptimierung: Verstehen Sie, wie Sie gro e Datens酹ze effizient verarbeiten k霵nen, indem Sie die Leistung mit NumPy optimieren und bew鄣rte Praktiken in der Datenmanipulation anwenden.

2. Feature Engineering f verbesserte Modellleistung

• Feature-Transformation: Erkunden Sie Skalierungs-, Normalisierungs- und Kodierungstechniken, die jeweils darauf ausgerichtet sind, Daten f Machine-Learning-Modelle besser nutzbar zu machen.
• Umgang mit kategorischen Variablen: Entdecken Sie Strategien zur Verwaltung und Kodierung kategorischer Daten, einschlie lich One-Hot-Encoding, Target-Encoding und Frequency-Encoding.
• Fortgeschrittene Feature-Erstellung: Lernen Sie, aussagekr輎tige Features zu erstellen, die komplexe Beziehungen erfassen, einschlie lich polynomialer Features und Interaktionsterme, die die Vorhersagekraft Ihres Modells steigern.

3. Datenbereinigung und -vorverarbeitung f reale Projekte

• Ausrei ererkennung und Anomaliebehandlung: Identifizieren und behandeln Sie Ausrei er, um die Datenqualit酹 und Modellstabilit酹 zu verbessern.
• Dimensionsreduktion: Verstehen Sie den Wert der Principal Component Analysis (PCA) und anderer Techniken, die hochdimensionale Daten optimieren und handhabbarer machen, ohne kritische Informationen zu verlieren.
• Aufbau reproduzierbarer Workflows mit Scikit-Learn Pipelines: Automatisieren und strukturieren Sie Ihre Datentransformationsschritte mithilfe der leistungsstarken Pipeline-Funktionalit酹 von Scikit-Learn, um Konsistenz und Reproduzierbarkeit in Daten-Workflows sicherzustellen.

Praktisches Lernen mit realen Anwendungen

Jedes Kapitel ist mit praktischen Beispielen, 鈁ungen und Fallstudien geflt, um Ihr Verst鄚dnis zu festigen. Sie werden mit Beispielen aus verschiedenen Branchen arbeiten - wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Kundenanalytik - die Einblicke geben, wie Data-Engineering-Techniken in verschiedenen Bereichen angew