Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Challenge | Processing Categorical Data
Data Preprocessing
course content

Зміст курсу

Data Preprocessing

Data Preprocessing

1. Brief Introduction
Data TypesData Processing MethodsDataset: Test and TrainingDeleting an "Extra" DataChanging the Data Type
2. Processing Quantitative Data
Data ScalingData Scaling vs Data NormalizationRemoving OutliersRemoving Missing ValuesData Augmentation: Synthetic Data
3. Processing Categorical Data
Methods for Encoding the Categorical DataOne-Hot EncodingOrdinal EncodingLabel Encoding of the Target VariableChallenge
4. Time Series Data Processing
Data Type ConversionData CleaningStationarityDenoisingTrain/Test Split & Cross ValidationChallenge
5. Feature Engineering
Technique IdeaRealizationFeature Extraction from TextFeature Extraction from ImagesFeature Extraction from Time SeriesChallenge
6. Moving on to Tasks
Challenge 1Challenge 2Challenge 3

Challenge

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Секція 3. Розділ 5
toggle bottom row

Challenge

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Секція 3. Розділ 5
toggle bottom row

Challenge

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Завдання

Here is the 'students.csv' dataset, which contains 4 columns, 3 of which are categorical. Your task is to process this dataset and encode all categorical variables.

  1. Determine for which columns to use ordinal encoding, one-hot encoding, and for which label encoding.
  2. Convert columns.
  3. Output the dataset.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 3. Розділ 5
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt