Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2011.  Connecting and Transforming External Data: A Practical Guide

Trong thế giới dẫn dắt bởi dữ liệu ngày nay, thông tin có giá trị hiếm khi được lưu trữ ở một nơi gọn gàng. Để đưa ra quyết định có thông tin, bạn phải biết cách lấy dữ liệu an toàn từ các nguồn bên ngoài khác nhau và làm sạch nó để phân tích. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của cấu trúc dữ liệu để xây dựng các luồng công việc chuyển đổi dữ kiện tự động đầu tiên của bạn. Bạn sẽ có được sự tự tin để xử lý các tập dữ liệu thế giới thực hỗn loạn và chuẩn bị chúng cho báo cáo hoặc phân tích hạ lưu. Bạn sẽ học được: - Hiểu các định dạng dữ liệu cốt lõi bao gồm JSON, CSV và các định hình hiện đại như Parquet - Kết nối với API và cơ sở dữ liệu bên ngoài để lấy dữ kiện thô an toàn - Ứng dụng các kỹ thuật dọn dẹp cần thiết để xử lý các giá trị bị thiếu, trùng lặp, và các kiểu dữ liệu sai - Biến đổi và tạo hình lại các tập dữ liệu bằng cách sử dụng các thao tác và lọc khung dữ kiện hiện đại - Thực hiện xử lý lỗi cơ bản để làm cho đường ống kết nối dữ liệu của bạn bền vững - Thực hành cấu trúc các luồng dữ liệu hấp thụ thông qua các bài tập viết từng bước Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững các khái niệm và thuật ngữ dữ liệu cơ bản trước khi chuyển sang các kịch bản kết nối và chuyển đổi thực tế. Mỗi mô-đun cung cấp các giải thích rõ ràng, dựa trên văn bản và các ví dụ mã thực tế để tăng cường việc học của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và người mới bắt đầu muốn làm việc với dữ kiện bên ngoài. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật dữ liệu trước đó. Bắt đầu học hôm nay và giải phóng sức mạnh của việc tích hợp dữ liệu không gian.