Administratívne informácie
| Názov | Laboratórne zasadnutie: Príprava údajov |
| Trvanie | 180 |
| Modul | A |
| Druh lekcie | Praktické |
| Zameranie | Praktické – modelovanie umelej inteligencie |
| Téma | Metódy prípravy údajov |
Kľúčové slová
filtrovanie, chýbajúce hodnoty, duplikáty, Príprava údajov, Čistenie údajov, Transformácia údajov, Normalizácia údajov, Integrácia údajov, Zníženie údajov,
Vzdelávacie ciele
- Dokázať, že je schopný používať rôzne techniky prípravy údajov
- je schopný identifikovať základné štatistiky všetkých funkcií v danom súbore údajov
- je schopný vypočítať základné štatistiky za skupinu
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
Žiadne.
Voliteľné pre študentov
Žiadne.
Referencie a zázemie pre študentov
Žiadne.
Odporúčané pre učiteľov
Žiadne.
Učebné materiály
- [DataPrepExp Poznámkový blok]
Pokyny pre učiteľov
Táto vzdelávacia udalosť pozostáva z laboratórnych úloh, ktoré riešia študenti s pomocou vedúceho inštruktora.
Prehľad/časový harmonogram
| Trvanie (min) | Popis | Koncepty |
|---|---|---|
| 5 | Obrysy | Celkový cieľ: dokumentujte, ako bojujete s údajmi počas prípravy |
| 14 | Súbor údajov | Sčítanie/rekonštrukcia |
| 20 | Príprava údajov | filtrovanie, chýbajúce hodnoty, duplikáty, |
| 20 | Príklad čistenia údajov | Oprava alebo odstránenie nesprávnych, poškodených, nesprávne formátovaných, duplicitných alebo neúplných údajov v súbore údajov |
| 20 | Príklad transformácie údajov | Konvertovanie údajov z jedného formátu do druhého, najlepšie postupy. |
| 20 | Príklad normalizácie údajov | Najlepšie postupy normalizácie údajov. |
| 25 | Príklad integrácie údajov | Najlepšie postupy v oblasti integrácie údajov. |
| 25 | Príklad znižovania údajov | Najlepšie postupy v oblasti znižovania údajov. |
Uznania
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.