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コース概要

はじめに

データクリーニングの概要説明

  • なぜデータクリーニングが重要なのか?

ケーススタディ:大規模データでも問題が生じる場合

包括的なデータクリーニング戦略の構築方法

主なデータクリーニングツールについて

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

高品質なデータの維持方法

  • 完全性を保つこと
  • 正確さを担保すること
  • 信頼できる情報であることを維持する
  • 関連性の高い内容に限定すること
  • 一貫性を保つこと

データクリーニングプロセスの自動化手法

作成したデータクリーニングシステムのモニタリング方法

まとめおよび結論

要求

  • データ分析に関する基礎知識を有していること。

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人あたりの価格

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