Bir makine öğrenimi projesi için veri ön işleme için 10 adımlık bir kılavuz oluşturun.
1. Veri toplama: Çeşitli kaynaklardan veri toplayın ve düzenli bir şekilde saklayın. 
2. Veri keşfi: Verileri inceleyin ve içeriğini, kalitesini ve yapısını belirleyin.
3. Veri temizleme: Belirleyin, aykırı değerleri, yanlış değerleri ve geçersiz girdileri düzeltin ve silin.
4. Veri entegrasyonu: Gerekirse birden fazla veri kümesini birleştirin ve verileri daha da temizleyin.
5. Veri dönüştürme: Verileri gerekli biçime ve/veya temsile dönüştürün.
6 . Veri azaltma: Gereksiz veya ilgisiz özellikleri ortadan kaldırarak verilerin boyutlarını azaltın.
7. Veri ayrıklaştırma: Sürekli verileri gruplara veya kutulara ayırın.
8. Özellik seçimi: Model için en önemli ve ilgili özellikleri seçin. 
9 . Veri ölçeklendirme: Tüm özellikleri benzer aralıklara ölçeklendirerek verileri normalleştirin.
10. Verilerin kurtarılması: Önceden işlenmiş verileri sonraki adımlarda kullanmak üzere uygun bir biçimde kaydedin.