Name: Очищення даних у базах даних PostgreSQL
Rating: 4.842450765864332 (457 reviews)

Опис курсу

Якщо запитати багатьох дата‑саєнтистів і аналітиків даних про найпоширеніші завдання їхнього робочого дня, очищення даних, ймовірно, згадають майже всі. Так відбувається, бо реальні дані зазвичай «брудні». Щоб допомогти вам упоратися з такими даними, у цьому курсі ви навчитеся очищати дані, що зберігаються в базі даних PostgreSQL. Ви дізнаєтеся, як розв'язувати типові проблеми: очищати «брудні» рядки, працювати з порожніми значеннями, порівнювати схожість рядків тощо. Ви потренуєтеся виконувати ці завдання на цікавих (але «брудних») наборах даних із програми відкритих даних Нью‑Йорка. Готові привести ці дані до ладу?

Попередні вимоги

Data Manipulation in SQL

Навчальний план

Зміст курсу

Основи очищення даних

У цьому розділі ви зрозумієте підходи до очищення даних під час роботи з базами даних PostgreSQL і дізнаєтеся, чому варто очищати дані якнайраніше в конвеєрі обробки. Також ви опanuєте базові прийоми редагування рядків, як‑от видалення зайвих пробілів, а ще більш просунуті теми: пошук за зразком і схожість рядків, щоб виявляти значення, які потребують очищення.

Почати розділ

Пропущені, дубльовані та некоректні дані

Ви навчитеся писати запити для розв'язання типових проблем із пропущеними, дубльованими та некоректними даними у таблицях бази даних PostgreSQL. У практичних вправах ви використаєте функцію COALESCE(), запит SELECT і умову WHERE, щоб очистити «брудні» дані.

Почати розділ

Перетворення даних

Іноді потрібно перетворювати дані, збережені в базі PostgreSQL, з одного типу даних на інший. У цьому розділі ви розглянете вирази для перетворення тексту на числові типи та навчитеся форматувати рядки для часових даних.

Почати розділ

Трансформування даних

В останньому розділі ви навчитеся трансформувати дані та створювати зведені таблиці. Працюючи з реальними поштовими даними, ви дізнаєтеся, як об'єднувати й розділяти адреси на місто, штат і поштовий індекс за допомогою низки потужних функцій, зокрема CONCAT(), SUBSTRING() і REGEXP_SPLIT_TO_TABLE().