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Description du cours
Le nettoyage des données est crucial pour répondre à des enjeux métiers. Quand la qualité des données se dégrade, les analyses deviennent peu fiables, les modèles de Machine Learning font de mauvaises prédictions et les décisions s’en ressentent.Ce cours vous donne les outils Java pour traiter la qualité des données à la source. Vous apprendrez des méthodes statistiques pour repérer les valeurs aberrantes et gérer les valeurs manquantes, maîtriserez des transformations allant de la standardisation de texte à la gestion des dates et des fuseaux horaires, et mettrez en place des contrôles de plages à l’aide d’expressions régulières et d’annotations de validation.Avec Tablesaw, vous nettoierez des données tabulaires réelles et réaliserez des transformations qui préparent les données à l’analyse. À la fin, vous serez prêt à garantir la qualité des données à chaque étape de vos applications.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Évaluer la qualité des données
Apprenez les techniques essentielles pour évaluer la qualité des données dans des applications Java. Découvrez comment utiliser des statistiques descriptives pour identifier les valeurs aberrantes, détecter et traiter correctement les valeurs manquantes, et valider les types de données pour éviter les erreurs. Maîtrisez des outils clés comme DescriptiveStatistics pour l’analyse numérique, Optional pour la gestion des null et DateTimeFormatter pour la validation des dates.
- Statistiques des données50 XP
- Calculer la moyenne, le minimum et le maximum100 XP
- Calculer des centiles100 XP
- Détection des valeurs nulles50 XP
- Détecter les valeurs manquantes100 XP
- Détecter les chaînes manquantes100 XP
- Vérification des types de données50 XP
- Analyser du texte en dates et en nombres100 XP
- Lecture sécurisée de fichiers CSV100 XP
2
Transformer les données
Maîtrisez les techniques de transformation de données pour des applications Java fiables. Apprenez à normaliser les chaînes avec des expressions régulières pour un appariement de texte cohérent, à standardiser les catégories avec EnumMap et HashMap pour des tables de correspondance robustes, et à gérer les formats de date avec l’API temporelle de Java, via LocalDate et ZoneId, pour une gestion homogène des dates à travers les fuseaux horaires.
3
Valider les données
Assurez la qualité des données grâce aux techniques de validation. Apprenez à implémenter la validation de plages pour les valeurs numériques et les dates, maîtrisez la validation par motifs à l’aide d’expressions régulières pour vérifier les formats, et appliquez la validation de contraintes afin de faire respecter les règles métier.
4
Nettoyer des données tabulaires
Transformez des données tabulaires désordonnées en jeux de données propres et exploitables avec Tablesaw, une bibliothèque Java puissante. Vous évaluerez la qualité des données, standardiserez le contenu des colonnes et appliquerez des opérations de filtrage pour préparer vos données. À la fin, vous saurez convertir des données brutes en tableaux prêts pour l’analyse.
J
Nettoyer des données en Java
Cours
terminé
