职业简介
前处理工程师是做什么的?职业定义
主要工作任务
数据收集:前处理工程师需要根据需求收集所需的原始数据
数据清洗:对原始数据进行清洗包括去除异常值缺失值和重复值
数据转换:将原始数据转换为适合分析和建模的格式如将文本数据转换为数字或二进制数据
特征选择:根据需求从转换后的数据中选择最具代表性的特征或者通过特征提取生成更有效的特征集
特征缩放:对特征进行归一化或标准化以便在建模过程中更好地比较它们的贡献度
数据集划分:将数据划分为训练集和测试集以便在建模过程中对其进行验证和评估
建模准备工作:在前处理之后前处理工程师还需要做一些准备工作为后续建模做准备如调整样本权重筛选异常点
深刻理解数据预处理的重要性熟悉各种数据前处理技术能够根据具体业务需求对数据进行合适的前处理
熟练掌握数据处理软件和工具如PythonRSQL并能够编写脚本完成自动化处理
具备较好的数学和统计学基础能够对数据进行统计分析和建模前准备工作
具备较强的沟通和合作能力能够与数据科学家业务人员密切合作理解他们的需求并给出相应的数据预处理方案
职业其他名称
工作环境
前处理工程师的工作环境怎么样?工作时间和强度
工作场所和工伤防范
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