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
データサイエンティストやデータアナリストは、分析に入る前に多くの時間をデータのクレンジングに費やしていることをご存じですか？ 実世界のデータは乱雑だからです。このコースでは、SQL Server データベースに保存されたデータをどのようにクレンジングするかを学び、汚れたデータに対処できるようになります。乱雑な文字列の整形、空（欠損）値の扱い、文字列同士の類似度の比較など、よくある課題を解決する方法を身につけます。空港別の月次航空便、テレビシリーズ、新聞・雑誌販売など、興味深くも雑多なデータセットを使って、手を動かしながら学習します。準備はいいですか？ さあ、データにしっかり向き合っていきましょう。
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はじめ方
まずは、なぜデータクレンジングが重要なのかを学びます。文字列の前後にある余分な空白の除去、フライト登録番号の表記ゆれの統一、文字列の結合など、基本的な問題の解決から始めます。
2
欠損値、重複データ、日付形式の違いへの対処
この章では、データクレンジングの知識をさらに深めます。欠損値への対処、データセット内の重複の回避、そして異なる日付形式の扱い方を学びます。
3
外れ値、データ型の違い、パターンマッチングへの対処
この章では、範囲外の値や不正確なデータへの対処を行います。さらに、異なるデータ型への変換を実践します。最後に、パターンマッチングを用いて外れ値を見つける方法に取り組みます。
4
データの結合、分割、変換
最終章では、複数列のデータをまとめて集約する、1 列のデータを複数列に分割する、行と列を相互に変換する方法を学びます。
S
SQL Server データベースでのデータクレンジング
コース修了
