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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Data Cleaning
- Warum ist Data Cleaning wichtig?
Fallstudie: Wenn Big Data schmutzig ist Schmutzig
Entwicklung einer gründlichen Data Cleaning Strategie
Gemeinsame Data Cleaning Werkzeuge
- Drachen
- OpenRefine
- Pandas (für Python)
- Dplyr (für R)
Erreichen einer hohen Datenintegrität
- Vollständig
- Richtig
- Richtig
- Relevant
- Übereinstimmend
Automatisierung des Data Cleaning Prozesses
Überwachung Ihres Data Cleaning Systems
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis von Konzepten der Datenanalyse .
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Business Analysten
7 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Using Road Safety data when doing praticals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Kurs - Data Cleaning
It was insightful and I gained a lot of data analysis skills