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Corso

Pulizia dei dati nei database SQL Server

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 04/2022

Metti a punto le competenze che ti servono per pulire i dati grezzi e trasformarli in informazioni precise.

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SQLData Preparation

4 h

13 video

48 Esercizi

3,750 XP

11,727

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Sapevi che data scientist e data analyst dedicano molto tempo a pulire i dati prima di poterli analizzare? Questo perché i dati del mondo reale sono disordinati. Per aiutarti a orientarti tra dati “sporchi”, questo corso ti insegna a pulire i dati archiviati in un database SQL Server. Imparerai a risolvere problemi comuni come ripulire stringhe disordinate, gestire valori mancanti, confrontare la somiglianza tra stringhe e molto altro. Metterai in pratica tutte queste attività usando una vasta gamma di insiemi di dati interessanti e disordinati, tra cui i voli aerei mensili per aeroporto, serie TV e vendite di edicole. Pronto a sporcarti le mani?

Prerequisiti

Intermediate SQL Server

1

Prime operazioni di pulizia dei dati

Per iniziare il corso, scoprirai perché la pulizia dei dati è importante. Risolverai problemi semplici come spazi iniziali e finali nelle stringhe, uniformare i formati delle registrazioni dei voli, combinare stringhe e altro ancora.

Introduzione al data cleaning

Uniformare i formati dei voli I

Uniformare i formati dei voli II

Pulire stringhe disordinate

Pulizia delle stringhe con TRIM I

Pulizia degli spazi nelle stringhe II

Uniformare le stringhe

Confrontare la somiglianza tra stringhe

SOUNDEX() e DIFFERENCE()

Confrontare i nomi con SOUNDEX()

Confrontare nomi con DIFFERENCE()

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2

Gestire dati mancanti, duplicati e formati di data diversi

In questo capitolo, approfondirai le tecniche di pulizia dei dati. Imparerai a gestire i dati mancanti, evitare duplicati nei tuoi insiemi di dati e lavorare con formati di data differenti.

Gestire i dati mancanti

Rimuovere i valori mancanti

Rimozione degli spazi vuoti

Riempire i valori mancanti con ISNULL()

Compilare i valori mancanti con COALESCE()

Evitare i dati duplicati

Diagnosticare i duplicati

Gestire i duplicati

Gestire formati di data diversi

Uso di CONVERT()

Usare FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

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3

Gestire valori fuori scala, tipi di dati diversi e ricerca di pattern

In questo capitolo, gestirai valori fuori scala e dati imprecisi. Eserciterai anche la conversione tra tipi di dati diversi. Infine, lavorerai sull’individuazione di pattern nei dati per trovare valori anomali.

Valori fuori intervallo e dati imprecisi

Valori fuori intervallo o dati inaccurati?

Individuare i valori fuori intervallo

Escludere i valori fuori intervallo

Individuare ed escludere dati inaccurati

Conversione di dati con tipi diversi

Utilizzare CAST() e CONVERT()

La serie con più episodi

Corrispondenza di pattern

Caratteri per specificare dei pattern

Corrispondenza degli URL

Verificare i numeri di telefono

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4

Combinare, suddividere e trasformare i dati

In questo capitolo finale, imparerai a combinare e aggregare i dati di alcune colonne in una sola, a suddividere i dati di una colonna in più colonne e a trasformare le righe in colonne e viceversa.

Combinare i dati di più colonne in un’unica colonna

Combinare città e stati con +

Concatenare città e stati

Lavorare con DATEFROMPARTS()

Suddividere i dati di una colonna in più colonne

Uso di SUBSTRING() e CHARINDEX()

Uso di RIGHT(), LEFT() e REVERSE()

SUBSTRING() o CHARINDEX()?

Trasformare le righe in colonne e viceversa

PIVOT o UNPIVOT?

Trasformare le righe in colonne

Trasformare colonne in righe

Congratulazioni!

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Pulizia dei dati nei database SQL Server

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