Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Datarensning är avgörande för att lösa affärsproblem. När datakvaliteten brister blir analyser opålitliga, maskininlärningsmodeller ger felaktiga förutsägelser och affärsbeslut går snett.Den här kursen ger dig Java-verktyg för att hantera datakvalitet direkt. Du lär dig statistiska metoder för att identifiera avvikare och hantera saknade värden, behärskar datatransformationer – från att standardisera text till att hantera datum över tidszoner – och implementerar intervallkontroller med reguljära uttryck och valideringsannotationer.Med Tablesaw rengör du verkliga tabelldata och utför transformationer som förbereder data för analys. När kursen är klar kan du säkerställa datakvaliteten i varje steg av dina applikationer.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Bedöma datakvalitet
Lär dig grundläggande tekniker för att bedöma datakvalitet i Java-applikationer. Upptäck hur du använder deskriptiv statistik för att identifiera avvikare, detekterar och hanterar saknade värden på lämpligt sätt, samt validerar datatyper för att förebygga fel. Behärska centrala verktyg som DescriptiveStatistics för numerisk analys, Optional för null-hantering och DateTimeFormatter för datumvalidering.
2
Transformera data
Behärska datatransformationstekniker för tillförlitliga Java-applikationer. Lär dig att normalisera strängar med reguljära uttryck för konsekvent textmatchning, standardisera kategorier med EnumMap och HashMap för robusta uppslagstabeller, och hantera datumformat med Javas tids-API med LocalDate och ZoneId för konsekvent datumhantering över tidszoner.
3
Validera data
Säkerställ datakvalitet genom valideringstekniker. Lär dig att implementera intervallvalidering för numeriska värden och datum, behärska mönstervalidering med reguljära uttryck för att verifiera dataformat, och tillämpa begränsningsvalidering för att upprätthålla affärsregler.
4
Rensa tabelldata
Omvandla rörig tabelldata till rena, användbara datamängder med Tablesaw – ett kraftfullt Java-bibliotek. Du bedömer datakvalitet, standardiserar kolumninnehåll och tillämpar filtreringsoperationer för att förbereda dina data. I slutet av kapitlet kan du tryggt omvandla rådata till analysfärdiga tabeller.
J
Datarensning i Java
Kurs
slutförd
