Machine learning-erako industria-prozesuetako datuen aurreprozesamendua: arrakastarako gakoak
Ikastaro honen helburu nagusia da esplorazio-azterketa bat egiteko eta datuak python programazio-lengoaiaren bidez eraginkortasunez prestatzeko behar diren trebetasunak ematea parte-hartzaileei.
Metodologiak alderdi teoriko eta praktikoak bilduko ditu, ikaskuntza sendotzeko berariazko ariketekin
Ikasketa kasuak erabiliko dira mundu errealeko eszenatokietan nola erabiltzen diren erakusteko, partaideei beren ezagutzak prozesu industrialetan transferitzeko aukera emanez.
Edukia
-
Garapen-inguruneari buruzko sarrera: Jupyter notebooks
-
Hainbat datu-formatu irakurtzea eta idaztea
-
Datuak aztertu eta manipulatzea: ikuskapena, antolamendua, azpimultzoak eta agregazioa
-
Analisiaren sarrera: hasierako garbiketa, falta diren balioak eta balio atipikoak
-
Aurreprozesatua: datuen estandarizazioa eta normalizazioa, aldagai kategorikoen erabilera
Baldintzak
-
Programazioari buruzko oinarrizko ezagutzak: aldagaiak, datu motak, kontrol egiturak eta funtzioak.
-
Python ezagutzea: ez da beharrezkoa Python enpresarekin esperientzia zabala izatea, baina oinarrizko sintaxia ezagutzea gomendatzen da.
-
Oinarrizko kontzeptu estatistikoak ezagutzea.
