Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Se chiedessi a un gran numero di data scientist e data analyst quali attività svolgono più spesso durante la giornata, la pulizia dei dati comparirebbe quasi in tutte le risposte. Questo perché i dati del mondo reale sono disordinati. Per aiutarti a domarli, questo corso ti insegna come pulire i dati archiviati in un database PostgreSQL. Imparerai a risolvere problemi comuni come ripulire stringhe disordinate, gestire valori vuoti, confrontare la somiglianza tra stringhe e molto altro. Metterai in pratica queste attività con insiemi di dati interessanti (ma disordinati) resi disponibili dal programma Open Data della città di New York. Pronto a rimettere in forma quei dati caotici?
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Nozioni di base sulla pulizia dei dati
In questo capitolo comprenderai gli approcci alla pulizia dei dati quando lavori con database PostgreSQL e scoprirai il valore di pulire i dati il prima possibile nella pipeline. Imparerai anche tecniche base di modifica delle stringhe, come rimuovere spazi non necessari, oltre a temi più avanzati come il pattern matching e la similarità tra stringhe per individuare i valori che necessitano di pulizia.
- Introduzione alla pulizia dei dati50 XP
- Sviluppare una mentalità orientata alla pulizia dei dati50 XP
- Applicare funzioni per pulire le stringhe100 XP
- Corrispondenza di pattern50 XP
- Classificare le infrazioni di sosta per fascia oraria100 XP
- Offuscare dati identificativi con espressioni regolari100 XP
- Confrontare stringhe simili50 XP
- Corrispondere nomi di colori incoerenti100 XP
- Standardizzare i nomi dei colori100 XP
- Standardizzare più colori100 XP
- Formattare il testo per i colleghi100 XP
2
Dati mancanti, duplicati e non validi
Imparerai a scrivere query per risolvere problemi comuni di dati mancanti, duplicati e non validi nel contesto delle tabelle di un database PostgreSQL. Attraverso esercizi pratici, userai la funzione COALESCE(), la query SELECT e la clausola WHERE per ripulire dati disordinati.
3
Conversione dei dati
A volte è necessario convertire i dati archiviati in un database PostgreSQL da un tipo di dato a un altro. In questo capitolo esplorerai le espressioni necessarie per convertire testo in tipi numerici e come formattare le stringhe per i dati temporali.
4
Trasformazione dei dati
Nel capitolo finale imparerai a trasformare i dati e a costruire tabelle pivot. Lavorando con dati postali reali, scoprirai come combinare e dividere indirizzi in città, stato e codici di avviamento postale usando numerose funzioni potenti, tra cui CONCAT(), SUBSTRING() e REGEXP_SPLIT_TO_TABLE().
S
Pulizia dei dati nei database PostgreSQL
Corso
completato
