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image for course Pulizia e preparazione dei dati per l'analisi

Pulizia e preparazione dei dati per l'analisi

Prepara i dati per l'analisi con alcune delle più comuni tecniche di pre-elaborazione dei dati, tra cui la rimozione dei valori anomali, la normalizzazione, l'interpolazione, lo smoothing e il detrending.

Moduli del corso

Introduction

Get acquainted with data preprocessing and the course.

Lezioni:
  • Course Overview
  • Course Outline and Prerequisites

Remove Outliers from Data

Clean data by performing outlier removal.

Lezioni:
  • What Is an Outlier?
  • Remove Outliers from Data

Shift and Scale Data

Normalize data by shifting and scaling values.

Lezioni:
  • Introduction to Data Normalization
  • Normalize Electricity Usage Data

Work with Missing Data

Locate, standardize, and remove missing data.

Lezioni:
  • Introduction to Missing Data
  • Work with Missing Data

Interpolate Missing Data

Fill in and interpolate missing data.

Lezioni:
  • Introduction to Data Interpolation
  • Interpolate Missing Data

Smooth Noisy Data

Reduce noise with data smoothing.

Lezioni:
  • Introduction to Data Smoothing
  • Techniques for Smoothing Data

Remove Unwanted Trends in Data

Detrend data to isolate important features and reveal underlying patterns.

Lezioni:
  • Introduction to Detrending Data
  • Detrend Electricity Usage Data

Projects

Practice what you learned in the course.

Lezioni:
  • World Population Data
  • International Gasoline Prices

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lezioni:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

Formato:Autogestito

Lingua:Italiano

Lingua

  • Esercizi pratici con feedback automatico
  • Accedi a MATLAB tramite il browser web
  • Report sui progressi e certificato del corso condivisibili

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