Machine Learning · Data Visualization · Data Analyst · Data Scientist
Handling Missing Data
Learn how and when to tackle missing data with deletion, single imputation, linear interpolation, and multiple imputation techniques.
Adatto ai principianti
Contiene 7 Articoli
In italiano e inglese
Durata totale 3.3 ore
Con certificato di completamento
Cos'è?
Why Learn Handling Missing Data?
Nearly every dataset you'll come across has missing data. So what are you going to do about it? This course will help you identify different types of missing data and how to address each using techniques in Python.
Take-Away Skills
This course will teach you how to use deletion, LOCF, NOCB, linear interpolation, and multiple imputation techniques to address Structurally Missing Data, MCAR, MAR, and MNAR data.
Note on Prerequisites
We recommend you have some knowledge of Python, as well as the pandas library before taking this course.
3.3 ore
Facile
In italiano
Certificato finale
Sommario
Ecco cosa contiene il percorso
1. Introduction to Missing Data
Gain an understanding of what missing data is, how it occurs, and why it's important to address.
2. Deletion
Explore how and when to use pairwise and listwise deletion as strategies for handling missing data.
3. Imputation
Explore imputation techniques including single imputation, linear interpolation, and multiple imputation to handle missing data.
4. Off-Platform project
Tackle missing data with deletion and imputation to explore trends in Stack Overflow developer survey data.
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7 Articoli
"Mi sentivo come se avessi imparato mesi in una settimana. Adoro il modo in cui Devv permette di fare pratica e offre grandi sfide per aiutare lo studente a comprendere un nuovo concetto"
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