37 lines
2.0 KiB
Markdown
37 lines
2.0 KiB
Markdown
# Модуль 05. Данные, EDA и визуализация
|
||
|
||
Плановый срок: **недели 10–11**.
|
||
|
||
## Цели
|
||
|
||
- очищать таблицы и обнаруживать проблемы качества
|
||
- строить информативные, а не декоративные визуализации
|
||
- избегать leakage при подготовке признаков
|
||
|
||
## Предварительные знания
|
||
|
||
Нужны Python, NumPy и базовая статистика; полезно уметь работать в Jupyter и фиксировать seed.
|
||
|
||
## Теория
|
||
|
||
1. [pandas и качество табличных данных](notes/01_pandas_and_data_quality.md)
|
||
2. [Распределения, выбросы, зависимости и визуальная честность](notes/02_distributions_outliers_visual_honesty.md)
|
||
3. [Feature engineering, pipelines и data leakage](notes/03_feature_engineering_pipelines_leakage.md)
|
||
|
||
Термины модуля: [`notes/glossary.md`](notes/glossary.md).
|
||
|
||
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими
|
||
руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно
|
||
уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
|
||
|
||
## Задания
|
||
|
||
- [`assignments/01_data_audit.md`](assignments/01_data_audit.md) — Аудит датасета
|
||
- [`assignments/02_eda_story.md`](assignments/02_eda_story.md) — История из данных
|
||
- [`assignments/03_pipeline.md`](assignments/03_pipeline.md) — Безопасный preprocessing
|
||
|
||
## Завершение модуля
|
||
|
||
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки,
|
||
вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.
|