Data Preparation for Machine Learning - Japanese
本コースでは、Databricks を使用した機械学習のためのデータ準備の基礎に焦点を当てます。受講者は、従来の機械学習アプリケーション向けにデータを探索、クリーニング、整理するための必須スキルを習得します。主なトピックには、データ可視化、特徴量エンジニアリング、および最適な特徴量保存戦略が含まれます。実践的な演習を通じて、参加者はDatabricks環境内で機械学習用のデータセットを効率的に準備する実践的な経験を積むことができます。本コースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストや機械学習の実務者、およびデータ準備のスキルを向上させ、機械学習モデルの導入を成功させるための強固な基盤を築きたいと考えている方を対象としています。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコースの内容は、以下のスキル／知識／能力を持つ参加者を対象として開発されました。
• 「Databricks による機械学習入門（オンボーディング）」コースを修了しているか、Databricks 環境での作業に関する同等の基礎知識を有していること。
- 受講者は、Databricks Workspaceの操作、ノートブックの作成と実行、および Databricks における機械学習の基本的なワークフローについて理解している必要があります。本コースでは、その基礎知識を土台として、機械学習のためのデータ準備に焦点を当てます。
• データの前処理および分析を行うための、Pythonプログラミングの中級レベルのスキル。
- 学習者は、データの操作、欠損値の処理、および基本的な特徴量の変換を行うために、pandas、numpy、scikit-learn などのライブラリを自在に扱えるようになっておく必要があります。
• 機械学習の基礎に関する基本的な理解。
- これには、トレーニングデータセットやテストデータセット、特徴量エンジニアリング、モデル開発パイプラインといった概念への理解が含まれます。
• Databricks Platformのworkflowsに精通していること。
- 学習者は、クラスタの作成、ノートブックでのコードの実行、およびノートブックの一般的な操作といった基本的なタスクを実行できるようになる必要があります。
• データフォーマットとレイクハウスに関する基礎知識。
- 受講者は、CSV、JSON、Parquet などの一般的なデータ形式に精通しており、Delta Lake および Lakehouse アーキテクチャに関する基礎知識を有している必要があります。
• 探索的データ分析および基礎統計学に関する基礎的な理解。
- これには、データの分布、欠損値、外れ値に関する理解、およびデータ品質を評価するために用いられる簡単なデータ可視化手法が含まれます。
Outline
データの管理と探索
• Lakehouse におけるデータの管理と探索
• デモ：データの読み込みと探索
• 実習：データの読み込みと探索
データ準備と特徴量エンジニアリング
• データ準備と特徴量エンジニアリングの基礎
• データの補完
• データのエンコーディング
• データの標準化
• デモ：データの補完と変換パイプライン
• デモ：特徴量エンジニアリングパイプラインの構築
• ラボ：特徴量エンジニアリングパイプラインの構築
Feature Store
• デモ：特徴量エンジニアリングにおけるFeature Storeの活用
• ラボ：Feature Storeを使用した特徴量エンジニアリング
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