मुख्य सामग्री पर जाएं

पाठ्यक्रम

Cleaning Data in SQL Server Databases

मध्यमकौशल स्तर

अपडेट किया गया 04/2022

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

मुफ़्त में पाठ्यक्रम शुरू करें

SQLData Preparation4 घंटे13 वीडियो48 अभ्यास3,750 XP11,604उपलब्धि का प्रमाण पत्र

अपना निःशुल्क खाता बनाएँ

या

जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

हजारों कंपनियों के शिक्षार्थियों द्वारा पसंद किया गया

2 या अधिक लोगों को प्रशिक्षण दे रहे हैं?

DataCamp for Business आज़माएं

पाठ्यक्रम विवरण

Did you know that data scientists and data analysts spend a large amount of time cleaning data before they can analyze it? This is because real-world data is messy. To help you navigate messy data this course teaches you how to clean data stored in an SQL Server database. You’ll learn how to solve common problems such as how to clean messy strings, deal with empty values, compare the similarity between strings, and much more. You’ll get hands-on with all these tasks using a wide range of interesting and messy datasets, including monthly airline flights by airport, TV series and paper shop sales. Are you ready to get your hands messy?

पूर्व आवश्यकताएं

Intermediate SQL Server

1

Starting with Cleaning Data

To begin the course, you will learn why cleaning data is important. You will solve simple problems such as leading and trailing spaces in strings, unifying formats for flight registrations, combining strings and more.

Introduction to Cleaning Data

Unifying flight formats I

Unifying flight formats II

Cleaning messy strings

Trimming strings I

Trimming strings II

Unifying strings

Comparing the similarity between strings

SOUNDEX() and DIFFERENCE()

Comparing names with SOUNDEX()

Comparing names with DIFFERENCE()

अध्याय शुरू करें

2

Dealing with missing data, duplicate data, and different date formats

In this chapter, you will deepen your data cleaning knowledge. You will learn how to deal with missing data, avoid duplicate data in your datasets, and work with different formats of dates.

Dealing with missing data

Removing missing values

Removing blank spaces

Filling missing values using ISNULL()

Filling missing values using COALESCE()

Avoiding duplicate data

Diagnosing duplicates

Treating duplicates

Dealing with different date formats

Using CONVERT()

Using FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

अध्याय शुरू करें

3

Dealing with out of range values, different data types, and pattern matching

In this chapter, you will deal with out of range values and inaccurate data. You will also practice converting data with different types. Finally, you will work on matching patterns to your data to find outliers.

Out of range values and inaccurate data

Out of range values or inaccurate data?

Detecting out of range values

Excluding out of range values

Detecting and excluding inaccurate data

Converting data with different types

Using CAST() and CONVERT()

The series with most episodes

Pattern matching

Characters to specify a patterns

Matching urls

Checking phone numbers

अध्याय शुरू करें

4

Combining, splitting, and transforming data

In this final chapter, you will learn how to combine and aggregate data of some columns into one, split data of one column into more columns, and transform rows into columns and vice versa.

Combining data of some columns into one column

Combining cities and states using +

Concatenating cities and states

Working with DATEFROMPARTS()

Splitting data of one column into more columns

Using SUBSTRING() and CHARINDEX()

Using RIGHT() , LEFT() and REVERSE()

SUBSTRING() or CHARINDEX()?

Transforming rows into columns and vice versa

PIVOT or UNPIVOT?

Turning rows into columns

Turning columns into rows

Congratulations!

अध्याय शुरू करें

Cleaning Data in SQL Server Databases

पाठ्यक्रम
पूर्ण

उपलब्धि का प्रमाण पत्र अर्जित करें

इस प्रमाण पत्र को अपनी LinkedIn प्रोफ़ाइल, रिज्यूमे या CV में जोड़ें
इसे सोशल मीडिया पर और अपनी प्रदर्शन समीक्षा में साझा करेंअभी नामांकन करें

19 मिलियन से अधिक शिक्षार्थियों के साथ जुड़ें और आज ही Cleaning Data in SQL Server Databases शुरू करें!

अपना निःशुल्क खाता बनाएँ

या

जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं

हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।