Python में डेटा क्लीनिंग

जानें Python में डेटा कैसे साफ़ करें

यह आमतौर पर कहा जाता है कि डेटा वैज्ञानिक अपना 80% समय डेटा को साफ़ करने और उसमें हेरफेर करने में बिताते हैं और केवल 20% समय उसका विश्लेषण करने में। डेटा सफाई हर डेटा वैज्ञानिक के लिए एक आवश्यक कदम है, क्योंकि गंदे डेटा का विश्लेषण गलत निष्कर्षों तक ले जा सकता है।

इस पाठ्यक्रम में, आप Python में विभिन्न डेटा सफाई समस्याओं की पहचान, निदान और समाधान करना सीखेंगे, जो सरल से लेकर उन्नत स्तर तक होंगी। आप गलत डेटा प्रकारों से निपटेंगे, यह जांचेंगे कि आपका डेटा सही सीमा में है, अनुपस्थित डेटा को संभालेंगे, रिकॉर्ड लिंकिंग करेंगे, और भी बहुत कुछ!

विभिन्न डेटा प्रकारों को साफ़ करना सीखें

पाठ्यक्रम का पहला अध्याय सामान्य डेटा समस्याओं और उन्हें कैसे ठीक किया जा सकता है, इसकी पड़ताल करता है. आप पहले बुनियादी डेटा प्रकारों को समझेंगे और यह भी सीखेंगे कि उनके साथ अलग-अलग कैसे काम करना है। इसके बाद, आप रेंज बाधाएँ लागू करेंगे और डुप्लिकेट डेटा बिंदुओं को हटाएँगे।

अंतिम अध्याय रिकॉर्ड लिंकिंग की पड़ताल करता है, जो कई डेटासेट्स को एकीकृत करने का एक शक्तिशाली उपकरण है। आप सीखेंगे कि स्ट्रिंग्स के बीच समानता की गणना करके रिकॉर्ड्स को कैसे लिंक किया जाए। अंत में, आप अपने नए कौशल का उपयोग करके दो रेस्टोरेंट समीक्षा डेटासेट को एक साफ़ मास्टर डेटासेट में जोड़ेंगे।

डेटा साफ़ करने में आत्मविश्वास हासिल करें

पाठ्यक्रम के अंत तक, आप विभिन्न प्रकार के डेटा को साफ़ करने और कई डेटासेट को मर्ज करने के लिए रिकॉर्ड लिंकिंग का उपयोग करने का आत्मविश्वास हासिल कर लेंगे। डेटा वैज्ञानिकों के लिए डेटा साफ़ करना एक आवश्यक कौशल है। यदि आप Python में डेटा साफ़ करने और उसके अनुप्रयोगों के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो निम्नलिखित ट्रैक्स देखें: Python के साथ डेटा वैज्ञानिक और Python के साथ डेटा आयात एवं साफ़ करना।