Parabéns por concluir a preparação de dados e a engenharia de atributos para machine learning!
Agora você entende melhor como:
- Reconhecer o impacto relativo da qualidade e do tamanho dos dados nos algoritmos.
- Definir expectativas informadas e realistas para o momento de transformação dos dados.
- Explicar um processo típico de coleta e transformação de dados no fluxo de trabalho geral de ML.
- Coletar dados brutos e criar um conjunto de dados.
- Analise e divida seu conjunto de dados com considerações sobre dados desequilibrados.
- Transformar dados numéricos e categóricos.