Datenaufbereitung und -analyse: Rohdaten bereinigen und strukturieren

Rohdaten sind selten sofort zur Analyse bereit und enthalten oft fehlende Werte, Duplikate und inkonsistente Formatierungen. Die Bereinigung und Strukturierung dieser Daten ist der wichtigste Schritt im Arbeitsablauf eines jeden Datenexperten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Techniken, die erforderlich sind, um unordentliche Datensätze in zuverlässige Assets für die Analyse zu verwandeln. Sie lernen, wie Sie Datenqualitätsprobleme identifizieren, moderne Transformationsworkflows anwenden und Datensätze für robuste explorative Analysen vorbereiten. Was Sie lernen: Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte der Datenaufbereitung, Terminologie und Datenauffräumungsprinzipien; Identifizieren und lösen Sie häufige Datenqualitätsprobleme wie fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer; Wenden Sie moderne Dataframe-Techniken an, um strukturierte Daten zu filtern, zu gruppieren und zu aggregieren; Formatieren und transformieren Sie verschiedene Datentypen, einschließlich Datumsangaben, Zeichenfolgen und Strukturieren Sie saubere Datensätze, die für nachgelagerte Analysetools und Berichte optimiert sind. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Grundlagen der Datenqualität, bevor Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen zur Datenmanipulation, zu Reinigungsstrategien und zu modernen analytischen Workflows gegeben werden. Dieser Kurs ist vollständig für Anfänger konzipiert und erfordert keine vorherige Programmier- oder fortgeschrittene Mathematikerfahrung. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und bauen Sie sich eine solide Grundlage in der modernen Datenaufbereitung auf.