Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Saviez-vous que les data scientists et les data analysts passent une grande partie de leur temps à nettoyer les données avant de pouvoir les analyser ? C’est parce que les données du monde réel sont désordonnées. Pour vous aider à vous y retrouver, ce cours vous apprend à nettoyer des données stockées dans une base SQL Server. Vous verrez comment résoudre des problèmes courants comme le nettoyage de chaînes de caractères « sales », la gestion des valeurs vides, la comparaison de similarité entre chaînes, et bien plus encore. Vous pratiquerez toutes ces tâches sur un large éventail de jeux de données intéressants et imparfaits, notamment les vols mensuels par aéroport, des séries TV et les ventes d’une papeterie. Prêt à mettre les mains dans le cambouis ?
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Premiers pas avec le nettoyage des données
Pour commencer, vous verrez pourquoi le nettoyage des données est essentiel. Vous résoudrez des problèmes simples comme les espaces en début et fin de chaîne, l’unification des formats d’immatriculation de vols, la concaténation de chaînes, et plus encore.
- Introduction au nettoyage des données50 XP
- Uniformiser les formats de vols I100 XP
- Uniformiser les formats de vols II100 XP
- Nettoyer des chaînes de caractères désordonnées50 XP
- Nettoyer les chaînes I100 XP
- Supprimer les espaces II100 XP
- Unifier des chaînes de caractères100 XP
- Comparer la similarité entre des chaînes50 XP
- SOUNDEX() et DIFFERENCE()50 XP
- Comparer des noms avec SOUNDEX()100 XP
- Comparer des noms avec DIFFERENCE()100 XP
2
Gérer les données manquantes, les doublons et les formats de date différents
Dans ce chapitre, vous approfondirez vos compétences en nettoyage des données. Vous apprendrez à gérer les données manquantes, à éviter les doublons dans vos jeux de données et à travailler avec différents formats de dates.
3
Gérer les valeurs hors plage, les types de données et la recherche de motifs
Dans ce chapitre, vous traiterez des valeurs hors plage et des données inexactes. Vous vous exercerez également à convertir des données entre différents types. Enfin, vous appliquerez des correspondances de motifs à vos données pour détecter les valeurs aberrantes.
4
Combiner, scinder et transformer des données
Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à combiner et agréger les données de certaines colonnes en une seule, à scinder les données d’une colonne en plusieurs colonnes, et à transformer des lignes en colonnes et inversement.
S
Nettoyer des données dans des bases SQL Server
Cours
terminé
