Основы очистки данных: преобразование необработанных данных для анализа

Анализ данных только так хорош, как данные, которые вы используете. Обучение основам, необходимым для решения наиболее важных задач в процессе обработки данных: очистка и подготовка. К концу этого курса вы будете обладать прочным фундаментальным пониманием принципов качества данных. Вы будете готовы справиться с такими распространенными проблемами, как отсутствующие значения, несогласованные форматы, дублирующиеся записи и структурные ошибки, обеспечивая надежность ваших наборов данных и готовность к надежному статистическому анализу или моделированию машинного обучения. Что вы узнаете: * Изучить основные понятия качества данных, включая полноту, последовательность, достоверность и своевременность. * Выявление и обработка различных типов недостающих значений (условные расчеты, исключения) и выявление отклонений с использованием установленных статистических методов. * Практикуются методы стандартизации форматов данных, решения проблем кодирования и решения проблем, связанных с непоследовательностью вводимых текстов. * Применять методы выявления и объединения дублирующих друг друга записей и исправления структурных ошибок в сложных наборах данных. * Понимание методов профилирования данных для оценки качества данных и документирования требований к очистке данных. * Настройка основных правил проверки данных и внедрение проверок качества для предотвращения дрейфа данных в текущих процессах. Курс начинается с определения метрики качества данных и общих проблем, а затем переходит к практическим, поэтапным письменным упражнениям, охватывающим методы профилирования, очистки, преобразования и проверки данных. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, заинтересованных в анализе данных, науке данные, или бизнес-аналитики. Не требуется предыдущего опыта работы с инструментами очистки данных или программирования. Начните создавать необходимый фундамент для надежной работы с данными уже сегодня.