Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
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
Programma
Struttura del corso
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 cleaning50 XP
- Uniformare i formati dei voli I100 XP
- Uniformare i formati dei voli II100 XP
- Pulire stringhe disordinate50 XP
- Pulizia delle stringhe con TRIM I100 XP
- Pulizia degli spazi nelle stringhe II100 XP
- Uniformare le stringhe100 XP
- Confrontare la somiglianza tra stringhe50 XP
- SOUNDEX() e DIFFERENCE()50 XP
- Confrontare i nomi con SOUNDEX()100 XP
- Confrontare nomi con DIFFERENCE()100 XP
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.
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.
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.
S
Pulizia dei dati nei database SQL Server
Corso
completato
