Przejdź do głównej treści
Strona głównajava

Kurs

Czyszczenie danych w Javie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 12.2025
Opanuj czyszczenie danych w Javie, używając metod statystycznych, transformacji i walidacji, by tworzyć niezawodne aplikacje.
Zacznij kurs za darmo
JavaImporting & Cleaning Data
4 godz.
13 filmów
39 Ćwiczeń
3,250 XP
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Czyszczenie danych ma kluczowe znaczenie dla rozwiązywania problemów biznesowych. Gdy jakość danych spada, analizy stają się zawodne, modele uczenia maszynowego generują błędne predykcje, a decyzje biznesowe idą w złym kierunku.Ten kurs wyposaży cię w narzędzia Javy do skutecznego radzenia sobie z jakością danych. Poznasz metody statystyczne do wykrywania wartości odstających i obsługi brakujących wartości, opanujesz transformacje danych – od standaryzacji tekstu po zarządzanie datami w różnych strefach czasowych – oraz nauczysz się implementować kontrole zakresów za pomocą wyrażeń regularnych i adnotacji walidacyjnych.Pracując z biblioteką Tablesaw, będziesz czyścić rzeczywiste dane tabelaryczne i wykonywać transformacje przygotowujące dane do analizy. Po ukończeniu kursu będziesz gotowy zapewniać jakość danych na każdym etapie swoich aplikacji.

Wymagania wstępne

Data Types and Exceptions in Java
1

Assessing Data Quality

Learn essential techniques for assessing data quality in Java applications. Discover how to use descriptive statistics to identify outliers, detect and handle missing values appropriately, and validate data types to prevent errors. Master key tools like DescriptiveStatistics for numerical analysis, Optional for null handling, and DateTimeFormatter for date validation.
Zacznij rozdział
2

Transforming Data

Master data transformation techniques for reliable Java applications. Learn to normalize strings using regular expressions for consistent text matching, standardize categories with EnumMap and HashMap for robust lookup tables, and handle date formats using Java's time API with LocalDate and ZoneId for consistent date handling across time zones.
Zacznij rozdział
3

Validating Data

Ensure data quality through validation techniques. Learn to implement range validation for numeric values and dates, master pattern validation using regular expressions to verify data formats, and apply constraint validation to enforce business rules.
Zacznij rozdział
4

Cleaning Tabular Data

Transform messy tabular data into clean, usable datasets with Tablesaw, a powerful Java library. You'll assess data quality, standardize column contents, and apply filtering operations to prepare your data. By the end, you'll confidently turn raw datasets into analysis-ready tables.
Zacznij rozdział
Czyszczenie danych w Javie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Czyszczenie danych w Javie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.