[această pagină pe wiki][indice][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Practică: Pregătirea și explorarea datelor

Informații administrative

Titlu Sesiune de laborator: Pregătirea datelor
Durată 180
Modulul A
Tipul lecției Practică
Focalizare Practică – Modelarea IA
Subiect Metode de pregătire a datelor

Cuvinte cheie

filtrare, valori lipsă, duplicate, Pregătirea datelor, Curățarea datelor, Transformarea datelor, Normalizarea datelor, Integrarea datelor, Reducerea datelor,

Obiective de învățare

Pregătirea preconizată

Obligatoriu pentru studenți

Nici unul.

Opțional pentru studenți

Nici unul.

Referințe și context pentru studenți

Nici unul.

Recomandat pentru profesori

Nici unul.

Materiale de lecție

Instrucțiuni pentru profesori

Acest eveniment de învățare constă în sarcini de laborator care vor fi rezolvate de către elevi cu ajutorul instructorului de conducere.

Schiță/program de timp

Durată (min) Descriere Concepte
5 Contur Obiectivul general: documentați modul în care vă confruntați cu datele în timpul pregătirii
14 Set de date Recensământ/reconstrucție
20 Pregătirea datelor filtrare, valori lipsă, duplicate,
20 Exemplu de curățare a datelor Fixarea sau eliminarea datelor incorecte, corupte, formatate incorect, duplicate sau incomplete dintr-un set de date
20 Exemplu de transformare a datelor Conversia datelor de la un format la altul, cele mai bune practici.
20 Exemplu de normalizare a datelor Cele mai bune practici de normalizare a datelor.
25 Exemplu de integrare a datelor Cele mai bune practici de integrare a datelor.
25 Exemplu de reducere a datelor Cele mai bune practici de reducere a datelor.

Confirmări

Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.