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「資料前處理:負責清理、轉換及整合各類數據,以確保數據質量和一致性,支持後續分析和數據模型的建構。需具備熟練的數據分析工具使用能力,如Python或R,並掌握SQL等資料庫查詢技能。重要的是具備良好的跨部門協作能力,以便與數據科學家、IT部門及業務單位有效溝通,解決數據問題。在台灣職場中,需面對多語系與文化多樣性的挑戰,並適應快速變化的技術環境,要求持續學習與靈活應變。」
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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。
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Python 全民瘋AI系列 [Day 5] 資料清理&前處理
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6-1-6 資料前處理的反思
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緯育TibaMe
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緯育TibaMe
09/24 16:43
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