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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
- 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
お客様の声 (2)
実習を行う際に道路安全データを使用する
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
コース - Data Cleaning
機械翻訳
それは非常に示唆に富んでおり、多くのデータ分析スキルを身につけることができました。
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
コース - Data Cleaning
機械翻訳