"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
Ce cours fait partie de Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Develop core data preparation and exploration skills for AI. Implement data validation and visualization to ensure high-quality data for models.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
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.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
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.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
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