Data Cleaning

يقال في عالم البيانات والذكاء الاصطناعي: “البيانات غير النظيفة تؤدي إلى نتائج خاطئة” (Garbage In, Garbage Out). مهما كانت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها ذكية، فلن تمنحك نتائج دقيقة إذا كانت البيانات الأساسية مليئة بالأخطاء أو التكرارات.

هذا الكورس العملي مصمم ليأخذك في رحلة احترافية لتعلم كيفية تنقية وتجهيز البيانات الخام وتحويلها إلى بيانات عالية الجودة وجاهزة تماماً للتحليل أو للتغذية في نماذج التعلم الآلي (Machine Learning). ستتعلم هنا “الفن السرّي” الذي يقضي فيه علماء البيانات أكثر من 70% من وقتهم الفعلي!

محاور الكورس الرئيسية (ماذا ستتعلم؟):

• كشف وإزالة البيانات المكررة (Duplicate Detection): التعرف على السجلات المكررة بكافة أشكالها ودمجها أو حذفها دون التأثير على سلامة البيانات.

• معالجة القيم المفقودة والفارغة (Missing Values & Nulls): استراتيجيات التعامل مع الخانات الفارغة، سواء عبر تعويضها بالمتوسطات الحسابية (Imputation) أو التنبؤ بها، أو اتخاذ قرار بحذفها.

• اكتشاف القيم الشاذة (Outliers Check): كيفية التعرف على البيانات غير الطبيعية أو المتطرفة التي قد تفسد دقة النماذج الإحصائية والرياضية.