Grundlagen der Datenbereinigung mit Tabellen und SQL

Rohdaten sind selten bereit für die Analyse. Sie enthalten oft Duplikate, Formatierungsfehler und fehlende Werte, die zu falschen Geschäftsentscheidungen führen können. Die systematische Bereinigung und Validierung dieser Daten ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für jeden aufstrebenden Datenexperten. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Datensets umgehen, die nicht organisiert sind, und wie Sie hochwertige, analysierbare Daten erstellen. Sie lernen die grundlegenden Techniken des Datenprofils, der Bereinigung und der Verifizierung mit branchenüblichen Tools wie Tabellenkalkulationen und SQL. Außerdem lernen Sie, wie Sie Ihre Prozesse für Transparenz und Reproduzierbarkeit dokumentieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Datenintegrität, Qualitätskennzahlen und die Kosten von schmutzigen Daten. - Anwenden von Tabellenkalkulationsformeln und -funktionen, um Text zu standardisieren, Duplikate zu entfernen und Nullwerte zu verarbeiten. - Schreiben Sie SQL-Abfragen, um große Datensätze, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind, zu filtern, zu transformieren und zu bereinigen. - Implementieren Sie moderne Datenvalidierungstechniken, um die Genauigkeit und Vollständigkeit Ihrer bereinigten Daten zu überprüfen. - Dokumentieren und berichten Sie Ihren Datenreinigungs-Workflow, um Transparenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. - Üben Sie Datenprofile, um strukturelle Fehler und Anomalien zu identifizieren, bevor Sie den Reinigungsprozess starten. Der Kurs beginnt mit den Kerndefinitionen der Datenqualität, bevor Sie durch praktische schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen in Tabellenkalkulationen und SQL geführt werden.Sie werden von einfachen Formatierungsfehlern zu Datenbankreinigungsvorgängen und Verifizierungsworkflows übergehen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die grundlegende Datenaufbereitungsfähigkeiten erwerben möchten, ohne dass vorherige Datenreinigungserfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute damit, chaotische Datensätze in zuverlässige, strukturierte Erkenntnisse zu verwandeln.