"Clean, Analyze, and Visualize Your Data" is an intermediate course designed for aspiring AI and data professionals who understand that world-class models are built on high-quality data. In this course, you will move beyond theory and gain hands-on experience in the essential, practical skills of data preparation and exploration. You will learn to implement systematic data cleaning and validation routines using industry-standard tools like Pandera to ensure your datasets are reliable and ready for processing.
Clean, Analyze, and Visualize Your Data
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Clean, Analyze, and Visualize Your Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Agentic AI Performance & Reliability
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Develop core data preparation and exploration skills for AI. Implement data validation and visualization to ensure high-quality data for models.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Performance Tuning
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Agentic AI Performance & Reliability
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module lays the critical foundation for any AI project: data quality. You will immediately confront a data quality challenge to understand why cleaning is essential. You will then learn how to implement systematic routines using Python and the Pandera library to validate a dataset's structure, handle missing values, and prepare raw data so that it is reliable and ready for analysis.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
High-dimensional data can hide important patterns. In this module, you will learn how to use dimensionality reduction techniques like t-SNE to visualize complex datasets. You will analyze these visualizations to uncover hidden clusters, identify outliers, and diagnose issues that are invisible in raw data, such as a misrouted intent cluster affecting model accuracy.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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