Nozioni di base sulla pulizia dei dati con fogli di calcolo e SQL

Scopri come identificare, pulire e verificare i dati disordinati utilizzando SQL e formule di foglio di calcolo per preparare set di dati accurati per l'analisi.

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Informazioni sul corso

I dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi, spesso contengono duplicati, errori di formattazione e valori mancanti che possono portare a decisioni aziendali errate.Imparare come pulire e convalidare sistematicamente questi dati è una delle competenze più critiche per qualsiasi aspirante professionista dei dati. In questo corso, passerai dalla gestione di dataset disordinati e disorganizzati alla produzione di dati di alta qualità e pronti per l'analisi.Padroneggierai le tecniche fondamentali di profilazione, pulizia e verifica dei dati utilizzando strumenti standard del settore come fogli di calcolo e SQL, imparando anche come documentare i tuoi processi per trasparenza e riproducibilità. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali dell'integrità dei dati, delle metriche di qualità e del costo dei dati sporchi. - Applicare formule e funzioni di foglio di calcolo per standardizzare il testo, rimuovere i duplicati e gestire i valori null. - Scrivi query SQL per filtrare, trasformare e pulire grandi set di dati archiviati in database relazionali. - Implementare moderne tecniche di convalida dei dati per verificare l'accuratezza e la completezza dei dati puliti. - Documenta e segnala il tuo flusso di lavoro di pulizia dei dati per garantire trasparenza e riproducibilità. - Praticare la profilazione dei dati per identificare errori strutturali e anomalie prima di avviare il processo di pulizia. Il corso inizia con le definizioni di base della qualità dei dati prima di guidarti attraverso spiegazioni scritte pratiche ed esercizi basati sul codice sia in fogli di calcolo che in SQL. Questo corso è progettato per i principianti assoluti che cercano di sviluppare le competenze essenziali di preparazione dei dati, senza alcuna esperienza precedente di pulizia dei dati. Inizia a leggere oggi stesso per trasformare i dataset caotici in informazioni affidabili e strutturate.

Cosa otterrai

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  • Breve e mirato
    59 min di contenuto pratico

Recensioni (6)

Ewa Mazur PL
★ 5 · 2025-12-25T08:55:07+00:00

Seriamente impressionato! Gli esempi del mondo reale hanno reso tutto così chiaro.Sicuramente un'aggiunta preziosa al mio set di abilità.

Gustavo Teixeira BR
★ 3 · 2025-11-05T23:46:07+00:00

Mi è piaciuto molto il flusso di questo. Le applicazioni pratiche discusse erano al punto giusto.

Valentina Cruz CO Studente verificato
★ 2 · 2025-10-23T04:03:07+00:00

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non è stata insegnata esplicitamente.

Ricardo Vargas MX
★ 3 · 2025-07-25T17:50:07+00:00

Corso: Ho apprezzato la varietà di esempi utilizzati per spiegare le cose. Ha completamente livellato la mia comprensione.

Henry Walker AU Studente verificato
★ 4 · 2025-06-15T01:39:07+00:00

Corso: Apache Spark Translated by Ho apprezzato molto questo corso. Il modo in cui le informazioni sono state presentate è stato eccellente e le applicazioni pratiche sono state evidenziate in modo efficace.

منصف بن علي TN Studente verificato
★ 4 · 2025-03-19T09:14:07+00:00

Corso: Una solida introduzione all'argomento. Gli esempi forniti erano generalmente buoni e il corso è ben organizzato, ma alcune parti sarebbero state spiegate un po 'più a fondo.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe o con criptovaluta. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 30 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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