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कोर्स विवरण
व्यावसायिक समस्याओं के लिए डेटा क्लीनिंग बेहद ज़रूरी है। जब डेटा की गुणवत्ता गिरती है, तो एनालिटिक्स अविश्वसनीय हो जाते हैं, मशीन लर्निंग मॉडल गलत भविष्यवाणियाँ करते हैं, और बिज़नेस निर्णय भटक जाते हैं।यह कोर्स आपको डेटा क्वालिटी को सीधे संबोधित करने के लिए Java टूल्स देता है। आप आउट्लायर पहचानने और मिसिंग वैल्यू संभालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों को सीखेंगे, टेक्स्ट को स्टैंडर्डाइज़ करने से लेकर टाइम ज़ोन के पार डेट्स मैनेज करने तक की डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन में महारत पाएँगे, और रेगुलर एक्सप्रेशन व वैलिडेशन एनोटेशन का उपयोग करके रेंज चेक लागू करेंगे।Tablesaw के साथ काम करते हुए, आप वास्तविक टैब्यूलर डेटा को क्लीन करेंगे और ऐसे ट्रांसफ़ॉर्मेशन करेंगे जो डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार करें। अंत तक, आप अपनी एप्लिकेशन्स के हर चरण में डेटा क्वालिटी सुनिश्चित करने के लिए तैयार होंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
डेटा क्वालिटी का आकलन
Java एप्लिकेशन्स में डेटा क्वालिटी का आकलन करने की आवश्यक तकनीकें सीखें। आउट्लायर पहचानने के लिए डेस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स का उपयोग कैसे करें, मिसिंग वैल्यू को सही तरीके से पहचानें और हैंडल करें, तथा त्रुटियों से बचने के लिए डेटा टाइप की वैलिडेशन करें। DescriptiveStatistics से संख्यात्मक विश्लेषण, Optional से null हैंडलिंग, और DateTimeFormatter से डेट वैलिडेशन जैसे प्रमुख टूल्स में महारत पाएँ।
2
डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन
विश्वसनीय Java एप्लिकेशन्स के लिए डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन तकनीकों में महारत हासिल करें। रेगुलर एक्सप्रेशन की मदद से स्ट्रिंग्स को नॉर्मलाइज़ करना सीखें ताकि टेक्स्ट मैचिंग सुसंगत रहे, मजबूत लुकअप टेबल्स के लिए EnumMap और HashMap से कैटेगरीज़ को स्टैंडर्डाइज़ करें, और Java के time API के साथ LocalDate और ZoneId का उपयोग कर टाइम ज़ोन्स में सुसंगत डेट हैंडलिंग करें।
3
डेटा वैलिडेशन
वैलिडेशन तकनीकों के माध्यम से डेटा क्वालिटी सुनिश्चित करें। संख्यात्मक मानों और डेट्स के लिए रेंज वैलिडेशन लागू करना सीखें, डेटा फ़ॉर्मैट्स को जाँचने के लिए रेगुलर एक्सप्रेशन से पैटर्न वैलिडेशन में महारत पाएँ, और बिज़नेस नियम लागू करने के लिए कॉन्स्ट्रेंट वैलिडेशन अपनाएँ।
4
टैब्यूलर डेटा क्लीनिंग
गंदे टैब्यूलर डेटा को Tablesaw, जो एक शक्तिशाली Java लाइब्रेरी है, के साथ साफ़-सुथरे, उपयोगी डेटासेट्स में बदलें। आप डेटा क्वालिटी का आकलन करेंगे, कॉलम की सामग्री को स्टैंडर्डाइज़ करेंगे, और अपने डेटा को तैयार करने के लिए फ़िल्टरिंग ऑपरेशन्स लागू करेंगे। अंत तक, आप कच्चे डेटासेट्स को आत्मविश्वास के साथ विश्लेषण-तैयार टेबल्स में बदल देंगे।
J
Java में डेटा क्लीनिंग
कोर्स
पूर्ण
