Adminisztratív információk
| Cím | Laboratóriumi ülés: Adatelőkészítés |
| Időtartam | 180 |
| Modul | A |
| Lecke típusa | Praktikus |
| Fókusz | Praktikus – AI modellezés |
| Téma | Adatelőkészítési módszerek |
Kulcsszó
adattisztítás, Adattranszformáció, Adatok normalizálása,Adatintegráció, Adatintegráció, Adatkezelés, Adatkezelés, Hiányzó értékek,
Tanulási célok
- Annak bizonyítása, hogy képes használni a különböző adatelőkészítési technikákat
- képes azonosítani az adott adatkészlet összes funkciójának alapvető statisztikáit
- képes kiszámítani az alapstatisztikákat csoportonként
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
Egy sem.
Választható diákok számára
Egy sem.
Referenciák és háttér a diákok számára
Egy sem.
Ajánlott tanároknak
Egy sem.
Leckeanyagok
- [DataPrepExp notebook]
Utasítások tanároknak
Ez a tanulási esemény laboratóriumi feladatokból áll, amelyeket a hallgatók a vezető oktató segítségével oldanak meg.
Vázlat/időterv
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak |
|---|---|---|
| 5 | Vázlat | Általános cél: dokumentálja, hogyan küzd az adatokkal az előkészítés során |
| 14 | Adatkészlet | Népszámlálás/újraépítés |
| 20 | Adatelőkészítés | szűrés, hiányzó értékek, duplikátumok, |
| 20 | Példa az adattisztításra | Helytelen, sérült, helytelen formázott, duplikált vagy hiányos adatok rögzítése vagy eltávolítása egy adatkészleten belül |
| 20 | Adatátalakítási példa | Adatok konvertálása egyik formátumból a másikba, bevált gyakorlatok. |
| 20 | Példa az adatok normalizálására | Az adatok normalizálása bevált gyakorlatok. |
| 25 | Példa az adatintegrációra | Az adatintegráció bevált gyakorlatai. |
| 25 | Példa az adatcsökkentésre | Az adatcsökkentés bevált gyakorlatai. |
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.