Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Przegląd Czyszczenia Danych
- Dlaczego Czyszczenie Danych Jest Ważne?
Studium Przypadku: Kiedy Duże Dane Są Brudne
Opracowanie Kompleksowej Strategii Czyszczenia Danych
Popularne Narzędzia do Czyszczenia Danych
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (dla Python)
- Dplyr (dla R)
Osiągnięcie Wysokiej Integralności Danych
- Kompletne
- Poprawne
- Dokładne
- Istotne
- Spójne
Automatyzacja Procesu Czyszczenia Danych
Monitorowanie Systemu Czyszczenia Danych
Podsumowanie i Zakończenie
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji analizy danych.
Grupa Docelowa
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Analitycy danych
- Analitycy biznesowi
Opinie uczestników (3)
Przykłady z firmy. Pozwala to lepiej zrozumieć analizowany problem
Piotr - Transfer Multisort Elektronik sp. z o.o.
Szkolenie - Data Cleaning
Użycie danych dotyczących bezpieczeństwa drogowego podczas ćwiczeń praktycznych
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Szkolenie - Data Cleaning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Było to pouczające i zdobyłem wiele umiejętności analizy danych
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Szkolenie - Data Cleaning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję