After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
많은 데이터 과학자와 데이터 분석가에게 업무에서 가장 흔한 작업이 무엇인지 묻는다면, 대부분의 답변에 데이터 정제가 포함될 거예요. 실제 데이터는 늘 지저분하기 때문입니다. 이 강의는 PostgreSQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 정제하는 방법을 통해 그런 지저분한 데이터를 다루도록 도와드립니다. 지저분한 문자열을 정리하고, 빈 값을 처리하고, 문자열 간 유사도를 비교하는 등 흔한 문제들을 해결하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 New York City의 Open Data 프로그램에서 제공하는 흥미롭지만 지저분한 데이터셋으로 직접 실습해 보실 수 있어요. 이제 지저분한 데이터를 말끔하게 다듬을 준비가 되셨나요?
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
데이터 정제 기초
이 챕터에서는 PostgreSQL 데이터베이스로 작업할 때의 데이터 정제 접근법을 이해하고, 파이프라인에서 가능한 이른 시점에 데이터를 정제하는 것의 가치를 익힙니다. 불필요한 공백 제거 같은 기본적인 문자열 편집부터, 패턴 매칭과 문자열 유사도처럼 더 심화된 주제를 통해 정제가 필요한 문자열 값을 식별하는 방법까지 배웁니다.
2
결측값, 중복, 그리고 유효하지 않은 데이터
PostgreSQL 데이터베이스 테이블을 대상으로 결측값, 중복, 유효하지 않은 데이터와 같은 흔한 문제를 해결하는 쿼리를 작성하는 방법을 배웁니다. 실습을 통해 COALESCE() 함수, SELECT 쿼리, WHERE 절을 사용해 지저분한 데이터를 정리해 볼 거예요.
3
데이터 변환
때로는 PostgreSQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 한 데이터 유형에서 다른 유형으로 변환해야 합니다. 이 챕터에서는 텍스트를 수치형으로 변환하는 데 필요한 표현식과 시계열 데이터를 위한 문자열 서식을 지정하는 방법을 살펴봅니다.
4
데이터 변형
마지막 챕터에서는 데이터를 변형하고 피벗 테이블을 구성하는 방법을 배웁니다. 실제 우편 데이터로 작업하면서 CONCAT(), SUBSTRING(), REGEXP_SPLIT_TO_TABLE() 등 강력한 함수를 활용해 주소를 시, 주, 우편번호로 결합하고 분리하는 방법을 익힙니다.
S
PostgreSQL 데이터베이스에서 데이터 정제하기
코스
완료
