Exploración de datos para ciencia de datos con cuadernos de Fabric

Los datos brutos rara vez están listos para el aprendizaje automático o el análisis estadístico. Comprender cómo cargar, limpiar y explorar sus conjuntos de datos es el primer y más crítico paso en cualquier flujo de trabajo exitoso de ciencia de datos. Este curso, solo de texto, lo guía a través de los aspectos esenciales de la exploración de datos utilizando cuadernos de Fabric. Ganará la confianza para cargar diversos conjuntos de datos, realizar análisis exploratorios de datos y preparar sus datos para modelos avanzados. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de ciencia de datos y el entorno de Fabric; - Cargar e inspeccionar conjuntos de datos utilizando bibliotecas modernas de dataframes; - Limpiar valores faltantes y manejar anomalías en sus datos; - Generar estadísticas descriptivas para resumir las características clave de los datos; - Crear perfiles de datos escritos y visualizaciones básicas utilizando herramientas de cuaderno; - Aplicar técnicas de preparación de datos para formatear características para la modelización. Comenzando con la terminología clave y la configuración del entorno, este curso lo guía a través de la lectura y escritura de código de cuaderno para analizar conjuntos de datos del mundo real. Pasará de la carga básica de datos a la creación de perfiles estadísticos avanzados y a la preparación de datos limpios para tareas de aprendizaje automático posteriores. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas y principiantes que desean aprender exploración de datos utilizando cuadernos de Fabric. No se requiere experiencia previa en ciencia de datos. Comience a leer hoy mismo para dominar los fundamentos de la exploración de datos en Fabric.