After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
La pulizia dei dati è fondamentale per risolvere problemi di business. Quando la qualità dei dati cala, le analisi diventano inaffidabili, i modelli di Machine Learning fanno previsioni scarse e le decisioni aziendali ne risentono.Questo corso ti mette a disposizione strumenti Java per affrontare la qualità dei dati alla radice. Imparerai metodi statistici per individuare valori anomali e gestire i valori mancanti, trasformerai i dati — dalla standardizzazione del testo alla gestione delle date nei diversi fusi orari — e implementerai controlli di intervallo usando espressioni regolari e annotazioni di validazione.Lavorando con Tablesaw, pulirai dati tabellari reali ed eseguirai trasformazioni che preparano i dati all’analisi. Alla fine, sarai in grado di garantire la qualità dei dati in ogni fase delle tue applicazioni.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Valutare la qualità dei dati
Impara le tecniche essenziali per valutare la qualità dei dati nelle applicazioni Java. Scopri come usare le statistiche descrittive per identificare i valori anomali, rilevare e gestire correttamente i valori mancanti e validare i tipi di dato per prevenire errori. Padroneggia strumenti chiave come DescriptiveStatistics per l’analisi numerica, Optional per la gestione dei null e DateTimeFormatter per la validazione delle date.
2
Trasformare i dati
Padroneggia le tecniche di trasformazione dei dati per applicazioni Java affidabili. Impara a normalizzare le stringhe usando espressioni regolari per un confronto del testo coerente, a standardizzare le categorie con EnumMap e HashMap per tabelle di ricerca robuste e a gestire i formati data usando l’API del tempo di Java con LocalDate e ZoneId per una gestione coerente delle date tra fusi orari.
3
Validare i dati
Garantisci la qualità dei dati attraverso tecniche di validazione. Impara a implementare la validazione degli intervalli per valori numerici e date, padroneggia la validazione dei pattern usando espressioni regolari per verificare i formati dei dati e applica la validazione dei vincoli per far rispettare le regole di business.
4
Pulizia dei dati tabellari
Trasforma dati tabellari disordinati in insiemi di dati puliti e utilizzabili con Tablesaw, una potente libreria Java. Valuterai la qualità dei dati, standardizzerai i contenuti delle colonne e applicherai operazioni di filtraggio per preparare i tuoi dati. Al termine, trasformerai con sicurezza insiemi di dati grezzi in tabelle pronte per l’analisi.
J
Pulizia dei dati in Java
Corso
completato
