講師 Soledad Galli ( http://bit.ly/2NYjKma ) 擁有生物學碩士學位、生物化學博士學位，並在倫敦大學學院和馬克斯普朗克研究所等知名機構擔任研究科學家 8 年以上的經驗。 她在癌症研究和神經科學等不同領域有科學出版物，她的研究在不同場合被媒體報導過。
Soledad 還擁有布宜諾斯艾利斯大學生物化學教師4年以上的經驗，並曾在倫敦大學學院的研討會和教程中做出貢獻，並為多位理學碩士和博士學生提供指導。
在她的職涯中，她掌握了資料分析、程式設計和機器學習的技能，並幫助金融和保險公司建立機器學習模型，以評估信用風險並防止欺詐。 她定期在倫敦的資料科學社群的資料科學會議分享知識，她希望通過部落格、文章、線上講座和課程等平台，觸及更廣的資料科學社群。
這門課你將學習特徵工程如何進行和建立更強大的機器學習模型。
從這 9.5 小時的課程，你會學到
✅包含缺失資料的預處理變數
✅從資料中丟失的值中捕獲資訊
✅成功地使用分類變數( categorical variables )
✅將分類變數的標籤轉換成能夠捕捉洞察力的數字
✅操縱和轉換數值變數，以提取最大的預測能力
✅將日期變數轉化為具有洞察力的特徵
✅應用不同的變數轉換技術，使特徵更具有預測性
✅自信地清理和變換資料整合為成功的機器學習模型建設
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數值變數 在 6 資料處理與清洗| 資料科學與R語言 的推薦與評價
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