آموزش کاربردی علم داده و یادگیری ماشین: مدیریت داده‌های گمشده

آیا می‌دانید داده‌های گمشده یا missing values می‌توانند عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین شما را به شدت تحت تأثیر قرار دهند؟ داده‌های ناقص در پروژه‌های یادگیری ماشین، یک چالش رایج هستند که می‌توانند ناشی از جمع‌آوری نادرست اطلاعات، مشکلات فنی یا شرایط خاص باشند. اگر این مقادیر به‌درستی مدیریت نشوند، مدل‌های یادگیری ماشین شما ممکن است دچار سوگیری شوند، دقت پیش‌بینی‌ها کاهش یابد و در نهایت عملکرد کلی پروژه‌های شما به شدت افت کند.

در این دوره آموزشی، ما به شما کمک می‌کنیم تا با روش‌های حرفه‌ای و کاربردی، مقادیر گمشده (Null یا NaN) را شناسایی، حذف و جایگزین کنید و داده‌های خود را برای تحلیل‌های پیشرفته و مدل‌سازی آماده کنید. هدف ما این است که شما را به یک متخصص در مدیریت داده‌های گمشده تبدیل کنیم تا بتوانید از حداکثر پتانسیل داده‌های خود برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بهره‌مند شوید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

مقدمه‌ای بر مدیریت مقادیر گمشده

چرا مقادیر گمشده در داده‌ها رخ می‌دهند؟

• تأثیر مقادیر گمشده بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین.
• شناسایی مقادیر گمشده

روش‌های تشخیص مقادیر گمشده در داده‌ها.

• ابزارهای کاربردی پایتون مانند isnull() و sum() برای شناسایی داده‌های گمشده.
• حذف مقادیر گمشده

حذف سطرها یا ستون‌های دارای مقادیر گمشده.

بررسی مزایا و معایب این روش ساده اما چالش‌برانگیز.

جایگزینی (Imputation)

• روش‌های ساده: جایگزینی با میانگین، میانه، مد، یا مقدار ثابت.
• روش‌های پیشرفته: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیشرفته مانند KNN Imputer برای تخمین مقادیر گمشده.

روش‌های ترکیبی

• ترکیب روش‌های ساده و پیشرفته برای دستیابی به بهترین نتایج ممکن.
• مستندسازی و تحلیل تأثیر داده‌های گمشده
• ارزیابی تأثیر گمشدگی داده‌ها بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین. 

اهداف دوره:

• درک عمیق از دلایل وقوع مقادیر گمشده در داده‌ها و تأثیر آن‌ها بر تحلیل و مدل‌سازی.
• یادگیری تکنیک‌های ساده و پیشرفته برای شناسایی، حذف و جایگزینی مقادیر گمشده.
• آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها.
• ارائه بهترین روش‌ها برای مستندسازی و ارزیابی تأثیر مقادیر گمشده بر داده‌ها و مدل‌ها.

پیش‌نیازها:

• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین.
• مهارت اولیه در پایتون و کتابخانه‌هایی مانند pandas و scikit-learn.
• شناخت مفاهیم اولیه پیش‌پردازش داده‌ها.

مخاطبان دوره:

• دانشجویان و علاقه‌مندان به علم داده و یادگیری ماشین.
• متخصصان علم داده و تحلیل‌گران که با مقادیر گمشده در داده‌ها مواجه هستند.
• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی که روی پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین کار می‌کنند.

چرا این دوره مهم است؟

داده‌های گمشده می‌توانند بزرگ‌ترین مانع موفقیت مدل‌های یادگیری ماشین شما باشند!

این مقادیر ناقص ممکن است باعث شوند که مدل‌های شما نتایج غیرقابل اعتماد و سوگیری ایجاد کنند. مدیریت صحیح مقادیر گمشده نه‌تنها به شما کمک می‌کند تا داده‌های تمیز و آماده‌ای داشته باشید، بلکه دقت پیش‌بینی‌ها و عملکرد مدل‌های شما را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

در این دوره، با رویکردی علمی و عملی یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های ناقص خود را به داده‌هایی قابل استفاده تبدیل کنید و مدل‌های یادگیری ماشین خود را با اطمینان بیشتری اجرا کنید.

مزایای دوره

• بررسی تمام روش ها از مقدماتی تا پیشرفته در مدت زمان کوتاه
• دسترسی به کدهای دوره
• دسترسی به جزوات آموزشی 

جمع‌بندی نهایی:

این دوره 45 دقیقه‌ای، به شما مهارت‌های لازم برای مدیریت داده‌های گمشده را آموزش می‌دهد، از روش‌های ساده (مانند میانگین و مد) گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته مانند KNN Imputer و Predictive Imputation. با شرکت در این دوره، می‌توانید چالش‌های پیش‌پردازش داده‌های ناقص را به فرصت تبدیل کنید و مدل‌هایی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر بسازید.