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大数据对数据分析提出了更高的要求，通过数据预处理与特征工程获得高质量的数据成为数据科学中的重要任务。本课程较为完整地涵盖了数据预处理和特征工程的主要内容，包含“数据集成”、“数据清理”、“数据变换”和“数据归约”四个版块。课程中贯穿了数据科学思维，特别体现了统计学的一些重要思想。课程聚焦于经典且常用的方法，注重方法原理的引介，并结合案例数据和Python代码实现各方法。 请注意，学习本课程需要一定的高等数学和概率论与数理统计基础。部分章节涉及决策树、随机森林等机器学习算法，若具备一定的机器学习基础更好。
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