これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
多くのデータサイエンティストやデータアナリストに、日々最もよく行う作業は何かと尋ねると、ほぼ必ず「データのクレンジング」が挙がるはずです。現実のデータは散らかっていて扱いづらいからです。本コースでは、PostgreSQLデータベースに保存されたデータをきれいに整える方法を学びます。乱れた文字列の整理、空の値への対応、文字列の類似度比較など、よくある課題の解決法を身につけます。New York CityのOpen Dataプログラムが提供する、興味深い（けれど汚れた）データセットを使って実践的に練習します。さあ、この散らかったデータを整えていきましょう。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
データクレンジングの基礎
この章では、PostgreSQLデータベースで作業する際のデータクレンジングの考え方を理解し、パイプラインのできるだけ早い段階でクレンジングする重要性を学びます。不要な空白の削除といった基本的な文字列編集から、パターンマッチングや文字列の類似度といった、クリーニングが必要な値を見つけるためのより発展的な手法まで扱います。
2
欠損・重複・無効データの処理
PostgreSQLのテーブルを前提に、欠損、重複、無効なデータという一般的な問題を解決するクエリの書き方を学びます。ハンズオン演習を通じて、COALESCE() 関数、SELECT クエリ、WHERE 句を使い、乱れたデータをきれいに整えます。
3
データ型の変換
PostgreSQLデータベースに保存されたデータは、時に別のデータ型へ変換する必要があります。この章では、テキストを数値型へ変換する表現方法や、時系列データに合わせて文字列を整形する方法を学びます。
4
データの変形
最終章では、データの変形とピボットテーブルの作成を学びます。実世界の郵便データを使い、CONCAT()、SUBSTRING()、REGEXP_SPLIT_TO_TABLE() などの強力な関数を活用して、住所を市区町村・州・郵便番号に結合・分割する方法を身につけます。
S
PostgreSQLデータベースで学ぶデータクレンジング
コース修了
