Professional Development · IT & Digital · Module 1: ML Foundations and Data

Data Preparation: Cleaning and Feature Selection

4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze

Apply systematic data preparation techniques — handling missing values, encoding, scaling, and selecting the most informative features.

Inhaltsübersicht

  • Handling Missing Values
  • Outlier Detection, Encoding, and Feature Scaling
  • Feature Selection: Finding the Most Informative Features
  • Building a Robust Data Preparation Pipeline
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