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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Data Cleaning
- Warum ist Data Cleaning wichtig?
Fallstudie: Wenn Big Data schmutzig ist
Entwicklung einer gründlichen Data Cleaning-Strategie
Gängige Data Cleaning-Werkzeuge
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (für Python)
- Dplyr (für R)
Erreichen einer hohen Datenintegrität
- Vollständig
- Richtig
- Richtig
- Relevant
- Konsistent
Automatisieren des Data Cleaning-Prozesses
Überwachung Ihres Data Cleaning-Systems
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis der Konzepte der Datenanalyse.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Business Analytiker
7 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Verwenden von Verkehrssicherheitsdaten bei praktischen Übungen
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Kurs - Data Cleaning
Maschinelle Übersetzung
Es war aufschlussreich und ich habe viele Fähigkeiten in der Datenanalyse erworben.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurs - Data Cleaning
Maschinelle Übersetzung
