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Durée 7 heures
Plan du cours
Introduction
Aperçu du nettoyage des données
- Pourquoi le nettoyage des données est-il important ?
Étude de cas : Quand les mégadonnées sont salies
Élaborer une stratégie de nettoyage des données approfondie
Outils courants de nettoyage des données
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (pour Python)
- Dplyr (pour R)
Assurer une intégrité des données élevée
- Complète
- Correcte
- Précise
- Pertinente
- Cohérente
Automatiser le processus de nettoyage des données
Surveiller votre système de nettoyage des données
Résumé et conclusion
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'analyse des données.
Public cible
- Scientifiques des données
- Analystes de données
- Analystes d'affaires
Nos clients témoignent (2)
Utilisation des données de sécurité routière lors des exercices pratiques
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Formation - Data Cleaning
Traduction automatique
Cela a été instructif et j'ai acquis de nombreuses compétences en analyse de données
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Formation - Data Cleaning
Traduction automatique