Готовлю dataset для Kaggle. Как считаете?

При подготовке dataset для Kaggle рекомендуется:

1. Создать учётную запись на платформе. setronica.com Для этого нужно зайти на сайт Kaggle и зарегистрироваться, используя адрес электронной почты или аккаунты в социальных сетях. setronica.com
2. Изучить доступные наборы данных. setronica.com Для этого можно воспользоваться панелью поиска и фильтрами. setronica.com
3. Скачать нужный набор данных. setronica.com Большинство наборов доступны в общих форматах, таких как CSV или JSON. setronica.com
4. Понять данные. setronica.com Стоит изучить документацию или метаданные, которые предоставлены вместе с набором данных, чтобы понять его структуру, переменные и необходимость предварительной обработки. setronica.com
5. Очистить и обработать данные. setronica.com В зависимости от целей исследования может потребоваться обработка данных, например, обработка отсутствующих значений, кодирование категориальных переменных и масштабирование признаков. setronica.com Для этого можно использовать такие инструменты, как pandas и scikit-learn. setronica.com
6. Добавить обложку. www.kaggle.com Рекомендуется использовать изображения высокого разрешения, которые можно поделиться. www.kaggle.com
7. Добавить субтитр. www.kaggle.com Это короткий текст, который более подробно объясняет, что входит в набор данных. www.kaggle.com
8. Добавить теги. www.kaggle.com Теги помогают пользователям находить наборы данных по интересующим темам. www.kaggle.com
9. Добавить описание. www.kaggle.com В нём нужно подробно объяснить, о чём набор данных. www.kaggle.com
10. Опубликовать публичную записную книжку. www.kaggle.com С её помощью можно показать членам сообщества, как начать работу с данными. www.kaggle.com

При использовании наборов данных машинного обучения важно соблюдать этические рекомендации и правила защиты данных. setronica.com