After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Очищення даних є критично важливим для бізнес-завдань. Коли якість даних страждає, аналітика стає ненадійною, моделі машинного навчання роблять слабкі прогнози, а бізнес-рішення дають збій.Цей курс дасть вам інструменти Java, щоб безпосередньо працювати з якістю даних. Ви опanuєте статистичні методи для виявлення викидів і обробки пропущених значень, засвоїте перетворення даних — від уніфікації тексту до керування датами в різних часових поясах — та реалізуєте перевірки діапазонів за допомогою регулярних виразів і анотацій валідації.Працюючи з Tablesaw, ви очищатимете реальні табличні дані та виконуватимете перетворення, які готують дані до аналізу. Наприкінці ви будете готові забезпечувати якість даних на кожному етапі ваших застосунків.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Оцінювання якості даних
Вивчіть ключові прийоми оцінювання якості даних у застосунках Java. Дізнайтеся, як використовувати описову статистику для виявлення викидів, коректно знаходити й обробляти пропущені значення та перевіряти типи даних, щоб запобігти помилкам. Опanuйте основні інструменти, зокрема DescriptiveStatistics для числового аналізу, Optional для обробки null і DateTimeFormatter для валідації дат.
2
Перетворення даних
Опanuйте техніки перетворення даних для надійних застосунків Java. Навчіться нормалізувати рядки з використанням регулярних виразів для послідовного зіставлення тексту, стандартизувати категорії за допомогою EnumMap і HashMap для надійних таблиць відповідностей та працювати з форматами дат за допомогою часової API Java з LocalDate і ZoneId для узгодженого опрацювання дат у різних часових поясах.
3
Валідація даних
Забезпечуйте якість даних завдяки методам валідації. Навчіться реалізовувати перевірку діапазонів для числових значень і дат, опanuйте перевірку шаблонів за допомогою регулярних виразів для верифікації форматів даних і застосовуйте валідацію обмежень, щоб дотримуватися бізнес-правил.
4
Очищення табличних даних
Перетворіть неохайні табличні дані на чисті, придатні до використання набори даних за допомогою Tablesaw — потужної бібліотеки Java. Ви оцінюватимете якість даних, уніфікуватимете вміст стовпців і застосовуватимете операції фільтрування, щоб підготувати дані. Наприкінці ви впевнено перетворюватимете сирі набори даних на таблиці, готові до аналізу.
J
Очищення даних у Java
Курс
завершено
