课程链接: https://www.udemy.com/course/data-cleaning-in-python-for-analytics-machine-learning/
在数据科学和机器学习的世界里，干净、规范的数据是成功的关键。然而，现实中的数据往往杂乱无章，充满了缺失值、错误类型、异常值等。为了让数据发挥最大价值，数据清洗与预处理成为每个数据科学家的必修课。本次在Udemy推出的《Data Cleaning & Preprocessing in Python for Machine Learning》课程，正是为了解决这一难题而设计的。课程内容涵盖了从缺失值填充、类型修正、类别变量处理，到异常值检测、特征缩放以及文本数据预处理等实用技巧。课程采用丰富的实战案例、测验和Jupyter笔记本，让学员在实践中掌握关键技能。无论你是Python初学者还是有一定基础的开发者，都能通过本课程提升数据处理能力，为后续的模型训练打下坚实基础。强烈推荐给希望掌握数据预处理技巧、提升机器学习模型性能的每一位学习者！
课程链接: https://www.udemy.com/course/data-cleaning-in-python-for-analytics-machine-learning/