The Foundation of All Models
1. डेटा प्रकार और संरचनाएं
न्यूमेरिकल, कैटेगोरिकल और टेम्पोरल डेटा फॉर्मेट को समझना।
Numerical
- Discrete (Integers)
- Continuous (Floats)
Categorical
- Nominal (Gender)
- Ordinal (Rating)
Temporal
- Timestamps
- Intervals
Structural
- JSON / Objects
- Arrays / Lists
Pro-Tip for ML Readiness
Always transform Categorical data into Numerical format (One-Hot Encoding or Label Encoding) so your ML models can process them mathematically.
यह महत्वपूर्ण क्यों है
वास्तविक दुनिया में, डेटा गंदा, अधूरा और कई स्थानों पर दबा हुआ होता है। डेटा इंजीनियरिंग वह "प्लंबिंग" (plumbing) है जो आपके AI के यात्रा करने के लिए विश्वसनीय सड़कें बनाती है।