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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
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