Какие существуют способы обработки данных для их повторного применения?

Некоторые способы обработки данных для их повторного применения:

• Использование библиотек для предобработки. blog.skillfactory.ru Например, Scikit-Learn предоставляет готовые инструменты для заполнения пропусков, масштабирования, кодирования категориальных данных. blog.skillfactory.ru Эти инструменты можно объединить в Pipeline — последовательность шагов для автоматической обработки данных. blog.skillfactory.ru
• Автоматизация с помощью библиотек для подготовки данных. blog.skillfactory.ru Например, Pandas позволяет создавать функции, которые автоматически заполняют пропуски, масштабируют данные и кодируют признаки. blog.skillfactory.ru
• Использование платформ для машинного обучения. blog.skillfactory.ru Инструменты AutoML, такие как H2O.ai, LAMA и TPOT, автоматически подбирают модели и выполняют предобработку данных, что упрощает процесс для пользователя. blog.skillfactory.ru
• Написание собственных функций. blog.skillfactory.ru Можно написать функции для типовых задач, например заполнения пропусков медианой или удаления выбросов, и использовать их каждый раз для обработки данных. blog.skillfactory.ru
• Разделение потоков данных. learn.microsoft.com Для повторного использования лучше создавать потоки данных, которые специализируются на одной конкретной задаче и выполняют только несколько действий. learn.microsoft.com