Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Le nettoyage des données est une étape cruciale dans le processus de préparation des données pour le machine learning et l'analyse de données. Cette étape vise à améliorer la qualité des données et éliminer les erreurs ou incohérences qui pourraient affecter les performances des modèles.
Les données brutes recueillies sont fréquemment pleines d'imprécisions, de valeurs manquantes et de données aberrantes. Travailler avec de telles données peut introduire des biais dans les modèles, limitant ainsi leur précision et leur efficacité. Le nettoyage des données permet de s'assurer que les données utilisées sont fiables et représentatives.
Décider s'il faut éliminer ces données ou les imputer (remplir les valeurs manquantes).
Gestion des Données Incohérentes:
Élimination des Données Duplicates:
Normalisation et Standardisation:
Détection et Traitement des Valeurs Aberrantes:
Négliger le nettoyage des données peut sérieusement compromettre les résultats même avec les algorithmes les plus avancés. Il est donc primordial de consacrer suffisamment de temps et de ressources à cette étape afin de garantir la qualité et la fiabilité des données.
Cet aperçu du nettoyage des données fournit une compréhension de base de son importance et des méthodes associées. Une maîtrise approfondie de ces processus est essentielle pour tout professionnel travaillant avec des données massives ou des applications de machine learning.