Feature Engineering für Data Science
Feature Engineering ist die Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung in Machine Learning-Algorithmen und von hoher Bedeutung im gesamten Machine Learning-Prozess: Nur qualitativ hochwertige Features/Eingabedatensätze mit großem Informationsgehalt stellen sicher, dass ein Modell für maschinelles Lernen erfolgreich trainiert bzw. seine Leistung verbessert werden kann.
Webinar - Feature Engineering für Data Science
Im Seminar lernen die Teilnehmer die wichtigsten Methoden und Techniken des Feature Engineerings für mannigfaltige Machine Learning-Algorithmen kennen. Dabei wird der gesamte Prozess der Datenaufbereitung betrachtet – von der Datenerfassung über die Datenbereinigung und Datentransformation, der Ableitung von Features bis hin zur Ableitung von Trainings- und Testdaten. Neben der Modellierung analytischer Data Marts liegt ein Schwerpunkt auf dem Design von elastischen und dynamischen Datenaufbereitungsprozessen sowohl für das Modelltraining als auch den operativen Einsatz von Prognosemodellen.Zielgruppe
Webinarinhalt
- Einführung in das Feature Engineering
- Datenquellen, Datenmodelle und Analytische Data Marts
- Datenintegration und Datentransformation
- Behandlung fehlender Werte
- Behandlung von Ausreißern
- Binning-Methoden
- Dimensionsreduzierende Methoden
- Aggregationstechniken für Transaktionsdaten
- Feature Engineering für Zeitreihen
- Stichproben-Methoden und Erstellung von Trainings- und Testdaten
- Best Practices Feature Engineering für Machine Learning-Algorithmen
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16 Seminarstunden
2 Tage
VDSI Punkte Brandschutz: 0
VDSI Punkte Managementsysteme: 0
VDSI Punkte Gesundheitsschutz: 0
VDSI Punkte Security: 0
VDSI Punkte Umweltschutz: 0
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Veranstaltungsnummer: DIDI019.07
Preisdetails:
Im Preis enthalten ist Lehrmaterial in digitaler Form.
inkl. 19 % MwSt.: