ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
यदि आप बहुत से डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा एनालिस्ट्स से पूछें कि उनके रोज़मर्रा के काम में सबसे आम टास्क क्या है, तो लगभग सभी में डेटा क्लीनिंग शामिल होगी। वजह यह है कि रियल-वर्ल्ड डेटा बिखरा और असंगत होता है। इस कोर्स में आप सीखेंगे कि PostgreSQL डेटाबेस में स्टोर किए गए डेटा को कैसे क्लीन किया जाए। आप आम समस्याएँ हल करना सीखेंगे, जैसे गड़बड़ी भरे स्ट्रिंग्स को साफ़ करना, खाली वैल्यूज़ से निपटना, स्ट्रिंग्स के बीच समानता की तुलना करना, और भी बहुत कुछ। आप न्यूयॉर्क सिटी के Open Data प्रोग्राम से उपलब्ध कराए गए दिलचस्प (पर अस्त-व्यस्त) डेटासेट्स पर इन टास्क्स का हैंड्स-ऑन अभ्यास करेंगे। क्या आप इस बिखरे डेटा को व्यवस्थित करने के लिए तैयार हैं?
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
डेटा क्लीनिंग की बुनियाद
इस अध्याय में, आप PostgreSQL डेटाबेस के साथ काम करते समय डेटा क्लीनिंग के अप्रोच समझेंगे और पाइपलाइन में यथासंभव जल्दी डेटा क्लीन करने के महत्व को सीखेंगे। आप बेसिक स्ट्रिंग एडिटिंग अप्रोचेज़ भी सीखेंगे, जैसे अनावश्यक स्पेसेज़ हटाना, साथ ही पैटर्न मैचिंग और स्ट्रिंग समानता जैसे उन्नत विषय ताकि साफ़ करने योग्य स्ट्रिंग वैल्यूज़ की पहचान की जा सके।
- डेटा क्लीनिंग का परिचय50 XP
- डेटा क्लीनिंग की मानसिकता विकसित करना50 XP
- स्ट्रिंग क्लीनिंग के लिए फंक्शंस लागू करना100 XP
- पैटर्न मैचिंग50 XP
- दिन के समय के आधार पर पार्किंग उल्लंघनों का वर्गीकरण100 XP
- रेगुलर एक्सप्रेशंस से पहचान योग्य जानकारी मास्क करना100 XP
- मिलते-जुलते स्ट्रिंग्स का मिलान50 XP
- असंगत रंग नामों का मिलान100 XP
- रंग नामों का मानकीकरण100 XP
- एकाधिक रंगों का मानकीकरण100 XP
- सहकर्मियों के लिए टेक्स्ट को फॉर्मेट करना100 XP
2
मिसिंग, डुप्लिकेट और अमान्य डेटा
आप सीखेंगे कि PostgreSQL डेटाबेस टेबल्स के संदर्भ में मिसिंग, डुप्लिकेट और अमान्य डेटा की आम समस्याएँ हल करने के लिए क्वेरीज़ कैसे लिखें। हैंड्स-ऑन अभ्यासों के माध्यम से, आप COALESCE() फंक्शन, SELECT क्वेरी और WHERE क्लॉज़ का उपयोग करके गड़बड़ी भरे डेटा को क्लीन करेंगे।
3
डेटा कन्वर्ट करना
कभी-कभी आपको PostgreSQL डेटाबेस में स्टोर डेटा को एक डेटा टाइप से दूसरे में कन्वर्ट करने की ज़रूरत पड़ती है। इस अध्याय में, आप वे एक्सप्रेशंस एक्सप्लोर करेंगे जिनसे टेक्स्ट को न्यूमेरिक टाइप्स में कन्वर्ट किया जा सकता है और टेम्पोरल डेटा के लिए स्ट्रिंग्स को कैसे फ़ॉर्मैट करें।
4
डेटा ट्रांसफॉर्म करना
अंतिम अध्याय में, आप अपना डेटा ट्रांसफॉर्म करना और पिवट टेबल्स बनाना सीखेंगे। वास्तविक-world के पोस्टल डेटा के साथ काम करते हुए, आप सीखेंगे कि CONCAT(), SUBSTRING(), और REGEXP_SPLIT_TO_TABLE() सहित कई शक्तिशाली फंक्शंस की मदद से एड्रेसेज़ को city, state और zip codes में कैसे जोड़ा और बाँटा जाए।
S
PostgreSQL डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
कोर्स
पूर्ण
