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麥迪遜數據花園
data pipeline、資料清理、資料整理、ETL、大數據分析、大數據、AI人工智慧、模型建立、大數據資料、Big Data、數據處理、數位科技、MLOPs、資料前處理
麥迪遜數據花園
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邱志威
創辦人
2022/01/07
資料清理與型態調整:資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理,稱為是「資料前處理(Data Preprocessing)」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃,不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入,也有人把這個過程稱為 ETL (Extract-Transform-Load) 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取(extract)、轉置(transform)、載入(load)至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程,Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
https://tw.alphacamp.co/blog/data-processing-and-data-cleaning
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麥迪遜數據花園
大數據存在你我身邊,它無遠弗屆,看似摸不著,卻也觸手可及。在數位科技快速發展的時代,將大數據當作你的第二隻腳,成為「π型人」,使你屹立不搖! 讓喬治老師帶你用最簡單的方式了解大數據,就算你是0基礎的小白,仍舊可以輕鬆讀懂大數據,讓你成功轉職,跨入大數據相關工作領域。 本教室致力於提升台灣的大數據科技素養及技術,人人都可以成為大數據人才,只要你「狠下心來」! 不論是尚未進入職場的新鮮人,或是已經在職場許久的老鳥,若是將你的專業結合大數據,將會所向披靡。 願你進入麥迪遜花園摘下種子,埋下大數據的幼苗,時不時地為它澆水,它將必定開花結果!
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