Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
หากสำรวจนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากว่างานใดที่ทำบ่อยที่สุดในแต่ละวัน การทำความสะอาดข้อมูลมักติดอยู่ในคำตอบเกือบทุกครั้ง เพราะข้อมูลในโลกจริงนั้นยุ่งเหยิงเสมอ คอร์สนี้จะสอนวิธีทำความสะอาดข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อช่วยให้จัดการข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื้อหาครอบคลุมการแก้ปัญหาที่พบบ่อย เช่น การทำความสะอาด String ที่ไม่เป็นระเบียบ การจัดการค่าว่าง การเปรียบเทียบความคล้ายคลึงระหว่าง String และอื่นๆ อีกมาก พร้อมฝึกปฏิบัติจริงด้วยชุดข้อมูลที่น่าสนใจ (แต่ยุ่งเหยิง) จากโครงการ Open Data ของนครนิวยอร์ก พร้อมแล้วหรือยังที่จะจัดการข้อมูลที่รกรุงรังเหล่านี้ให้เป็นระเบียบ?
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
พื้นฐานการทำความสะอาดข้อมูล
ในบทนี้ จะได้ทำความเข้าใจแนวทางการทำความสะอาดข้อมูลเมื่อทำงานกับฐานข้อมูล PostgreSQL และเรียนรู้ถึงคุณค่าของการทำความสะอาดข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ ใน pipeline นอกจากนี้ยังครอบคลุมการแก้ไข String เบื้องต้น เช่น การลบช่องว่างที่ไม่จำเป็น รวมถึงหัวข้อที่ซับซ้อนขึ้น เช่น การจับคู่รูปแบบและความคล้ายคลึงของ String เพื่อระบุค่าที่ต้องทำความสะอาด
- การทำความสะอาดข้อมูลเบื้องต้น50 XP
- การสร้างแนวคิดด้านการทำความสะอาดข้อมูล50 XP
- การใช้ฟังก์ชันสำหรับทำความสะอาดข้อความ100 XP
- การจับคู่รูปแบบ50 XP
- การจำแนกใบสั่งจอดรถตามช่วงเวลาของวัน100 XP
- การปิดบังข้อมูลระบุตัวตนด้วย Regular Expressions100 XP
- การจับคู่สตริงที่คล้ายคลึงกัน50 XP
- การจับคู่ชื่อสีที่ไม่สอดคล้องกัน100 XP
- การทำให้ชื่อสีเป็นมาตรฐาน100 XP
- การทำให้ชื่อสีหลายสีเป็นมาตรฐาน100 XP
- จัดรูปแบบข้อความสำหรับทีมงาน100 XP
2
ข้อมูลที่หายไป ข้อมูลซ้ำ และข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
จะได้เรียนรู้การเขียนคิวรีเพื่อแก้ปัญหาข้อมูลที่หายไป ข้อมูลซ้ำ และข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในตารางฐานข้อมูล PostgreSQL ผ่านแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติโดยใช้ฟังก์ชัน `COALESCE()` คำสั่ง SELECT และ WHERE clause เพื่อทำความสะอาดข้อมูลที่ยุ่งเหยิง
3
การแปลงชนิดข้อมูล
บางครั้งจำเป็นต้องแปลงข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูล PostgreSQL จากชนิดข้อมูลหนึ่งไปยังอีกชนิดหนึ่ง ในบทนี้จะได้สำรวจ expression ที่ใช้แปลงข้อความเป็นชนิดตัวเลข และวิธีจัดรูปแบบ String สำหรับข้อมูลวันเวลา
4
การแปลงรูปแบบข้อมูล
ในบทสุดท้าย จะได้เรียนรู้การแปลงรูปแบบข้อมูลและสร้าง pivot table โดยทำงานกับข้อมูลที่อยู่จริง เพื่อค้นพบวิธีรวมและแยกที่อยู่ออกเป็นเมือง รัฐ และรหัสไปรษณีย์ ด้วยฟังก์ชันอันทรงพลังหลายตัว เช่น `CONCAT()`, `SUBSTRING()` และ `REGEXP_SPLIT_TO_TABLE()`
S
การทำความสะอาดข้อมูลในฐานข้อมูล PostgreSQL
เรียนจบแล้ว

