‫Hey, hier ist Andre mit einem kleinen Tipp für dich. In den nächsten
‫Videos wird Danielle dir seinen Machine-Learning-Workflow zeigen.
‫Und eines der Dinge, die er tun wird, ist, die Daten zu bereinigen, zu transformieren und alle möglichen
‫Manipulationen daran vorzunehmen.
‫Jetzt möchte ich, dass wir uns jetzt auf einer hohen Ebene befinden, denn wenn wir mit Jupiter-Notebooks arbeiten, kann
‫es wirklich verwirrend werden.
‫Es scheint fast so, als ob wir eine Reihe von Schritten machen, ohne das Warum zu verstehen.
‫Aber ich möchte hier einen Schritt zurücktreten und verstehen, warum wir die Dinge tun, die wir in den nächsten paar Videos
‫tun werden.
‫Sie sehen, als Datenwissenschaftler bedeutet mehr Daten nicht unbedingt, dass es immer gut ist.
‫Ich meine, ja, je mehr Daten wir haben, desto mehr Daten müssen wir verarbeiten.
‫Aber am Ende des Tages können wir völlig nutzlose Daten haben.
‫Wir wollen nur nützliche Daten, um echte Ergebnisse zu erzielen, echte umsetzbare Schritte, die wir unternehmen können.
‫Und was Danielle tun wird, ist, diesen Schritt zu tun, bevor wir überhaupt unser Modell für maschinelles Lernen erstellen.
‫Sehen Sie, wir möchten diesen Schritt ausführen.
‫Daten bereinigen, Daten transformieren und Daten reduzieren.
‫Reden wir also darüber.
‫Warum müssen wir Daten bereinigen?
‫Nun, wir wollen Daten entfernen und ersetzen.
‫Da manchmal Daten fehlen, haben wir möglicherweise Tabellen mit fehlenden Werten und fehlenden Beschriftungen.
‫Das wird uns nicht helfen und es wird uns nicht ermöglichen, das richtige Modell für maschinelles Lernen zu entwickeln.
‫Daher entfernen wir normalerweise eine Zeile oder eine Spalte, die leer ist oder fehlende Felder enthält, oder wir berechnen eine Art
‫Durchschnitt, wenn wir Hauspreise machen, die eine leere Preisliste möglicherweise für ein durchschnittliches Haus füllen.
‫Möglicherweise bemerken Sie sogar einige Ausreißer in Ihren Daten und entfernen diese einfach.
‫Als nächstes folgt die Datentransformation.
‫Sie sehen, Computer verstehen Konzepte nicht wirklich, oder?
‫Die meiste Zeit verstehen Computer nur Einsen und Nullen, wirklich nur Zahlen.
‫Damit wir Computern beibringen können, wollen wir die meiste Zeit unsere Daten in eine für
‫Computer verständliche Form umwandeln.
‫Was wir also sehen werden, ist, dass Daniel tatsächlich einige unserer Informationen in Zahlen umwandelt.
‫Sie haben vielleicht Dinge wie den Preis eines Hauses oder ein Gehalt, die Zahlen sind und mit denen wir leicht
‫Modelle erstellen können, da Computer Zahlen ziemlich leicht verstehen.
‫Aber es könnte schwierig sein zu wissen, was eine Farbe ist, was grün, was blau ist, ein Computer versteht das
‫nicht.
‫Stattdessen wandeln wir Farben in Zahlen wie RGB-Farben um, damit ein Computer sie versteht.
‫Eine gute Methode, um Daten zu transformieren, ist normalerweise zwischen Nullen und Einsen, z. B. haben Sie eine Herzkrankheit
‫oder kennen Sie keine Herzkrankheit?
‫Eine Null-Herzkrankheit ist eine.
‫Wir müssen sicherstellen, dass die Daten überall die gleichen Einheiten verwenden.
‫Vielleicht verwendet ein Daten Meter, ein anderer Daten Yards.
‫Diese Idee, Daten in eine nützliche Form umzuwandeln, ist wirklich, wirklich schwierig und kommt nur mit der
‫Übung.
‫Aber du wirst sehen, Daniel, wie er Daten transformiert, damit sie immer praktikabler werden.
‫Nachdem wir die Daten bereinigt und transformiert haben, müssen wir als Nächstes unsere Daten reduzieren.
‫Warum unsere Daten reduzieren?
‫Wollen wir nicht so viele Daten wie möglich?
‫Theoretisch ja, aber denken Sie daran, alles kostet Geld.
‫Je mehr Daten wir haben, desto mehr C. P. U, desto mehr Energie benötigen wir, um unsere Berechnung auszuführen.
‫Wenn wir also mit weniger Daten das gleiche Ergebnis erzielen, sparen wir tatsächlich Geld.
‫Es spart Unternehmen Geld, insbesondere großen Unternehmen wie Google, die viele Daten haben und viel
‫CPU betreiben.
‫Manchmal kann die Datenreduktion von Daddio auch als Dimensionsreduktion bezeichnet werden.
‫Oder die Spaltenreduzierung, Sie können viele Spalten in Ihrer Tabelle haben, aber das macht die Dinge wirklich sehr
‫langsam, sodass Sie tatsächlich einige Spalten entfernen können, die Sie möglicherweise für irrelevant halten und die für Ihr Machine Learning-Modell
‫nicht benötigt werden.
‫Auch dies sind Dinge, die Daniel durchmachen wird.
‫Aber ich möchte, dass Sie dies im Hinterkopf behalten, diese Idee, dass Sie als Datenwissenschaftler nicht einfach davon ausgehen können,
‫dass alle Daten, die Sie haben, automatisch perfekt sind.
‫Sie müssen es reinigen.
‫Du musst es transformieren.
‫Sie müssen es reduzieren.
‫Diese Idee, Daten zu wringen, um Daten in ein für Sie nützliches Formular zu verschieben, ist Teil der Fertigkeit.
‫Also schau Daniel dabei zu und lerne dabei.
‫Wir sehen uns im nächsten.
‫Tschüss.