700+ courses, half price
Kurs Açıklaması
Veri temizliği, iş problemleri için kritik öneme sahiptir. Veri kalitesi düştüğünde analizler güvenilmez olur, Machine Learning modelleri zayıf tahminler üretir ve iş kararları yanlış yönlenir.Bu kurs, veri kalitesini doğrudan ele almak için seni Java araçlarıyla donatır. Aykırı değerleri tespit etmek ve eksik değerlerle başa çıkmak için istatistiksel yöntemleri öğrenecek, metinleri standartlaştırmaktan zaman dilimleri arasındaki tarih yönetimine kadar veri dönüşümlerine hâkim olacak ve düzenli ifadeler ile doğrulama açıklamaları kullanarak aralık kontrolleri uygulayacaksın.Tablesaw ile gerçek dünya tablo verilerini temizleyip analize hazırlayan dönüşümler yapacaksın. Kurs sonunda, uygulamalarının her adımında veri kalitesini sağlamaya hazır olacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Veri Kalitesini Değerlendirme
Java uygulamalarında veri kalitesini değerlendirmek için temel teknikleri öğren. Betimsel istatistiklerle aykırı değerleri belirlemeyi, eksik değerleri uygun şekilde tespit edip yönetmeyi ve hataları önlemek için veri tiplerini doğrulamayı keşfet. Sayısal analiz için DescriptiveStatistics, null yönetimi için Optional ve tarih doğrulaması için DateTimeFormatter gibi temel araçlara hâkim ol.
2
Veriyi Dönüştürme
Güvenilir Java uygulamaları için veri dönüştürme tekniklerinde ustalaş. Tutarlı metin eşlemesi için düzenli ifadelerle string normalizasyonunu öğren, sağlam arama tabloları için EnumMap ve HashMap ile kategorileri standartlaştır ve zaman dilimleri arasında tutarlı tarih yönetimi için Java'nın zaman API'siyle LocalDate ve ZoneId kullanarak tarih biçimlerini ele al.
3
Veriyi Doğrulama
Doğrulama teknikleriyle veri kalitesini güvence altına al. Sayısal değerler ve tarihler için aralık doğrulaması uygulamayı öğren, veri biçimlerini doğrulamak için düzenli ifadelerle desen doğrulamasında ustalaş ve iş kurallarını uygulamak için kısıt doğrulaması kullan.
4
Tablo Verilerini Temizleme
Tablesaw adlı güçlü Java kütüphanesiyle dağınık tablo verilerini temiz, kullanılabilir veri kümelerine dönüştür. Veri kalitesini değerlendirecek, sütun içeriklerini standartlaştıracak ve verini hazırlamak için filtreleme işlemleri uygulayacaksın. Sonunda, ham veri kümelerini analize hazır tablolara dönüştürme konusunda kendine güveneceksin.
J
Java'da Veri Temizleme
Kurs
Tamamlandı
