コース概要

はじめに

データクリーニングの概要

  • データクリーニングがなぜ重要か?

ケーススタディ:ビッグデータが汚れているとき

完璧なデータクリーニング戦略の開発

一般的なデータクリーニングツール

  • Drake
  • OpenRefine
  • Pandas(Python用)
  • Dplyr(R用)

高度なデータ整合性の達成

  • 完全
  • 正確
  • 精密
  • 関連性のある
  • 一貫性のある

データクリーニングプロセスの自動化

データクリーニングシステムの監視

まとめと結論

要求

  • データ分析の概念への理解。

対象者

  • データサイエンティスト
  • データアナリスト
  • ビジネスアナリスト
 7 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー