Czyszczenie i przygotowanie danych w Pythonie

Zanim będzie można wyodrębnić cenne informacje lub zbudować modele predykcyjne, dane muszą być dokładne, spójne i uporządkowane. Surowe dane są prawie zawsze niechlujne. Nauka systematycznego czyszczenia danych jest najważniejszą umiejętnością dla każdego początkującego analityka lub specjalisty ds. danych. W tym kursie tekstowym przejdziesz od zmagania się z uszkodzonymi zestawami danych do pewnego diagnozowania i rozwiązywania problemów z jakością danych.Nauczysz się pisać czysty, wydajny kod Pythona, aby radzić sobie z typowymi anomaliami w świecie rzeczywistym, zapewniając, że Twoja analiza opiera się na solidnych podstawach wiarygodnych danych. Czego się nauczysz: - Zidentyfikuj i popraw niedopasowane typy danych, ograniczenia zakresu i anomalie strukturalne. - Obsługuj brakujące wartości i duplikaty rekordów za pomocą solidnych strategii statystycznych i logicznych. - Wyczyść i standaryzuj dane tekstowe, adresując niespójne formatowanie i warianty pisowni. - Zastosuj algorytmy podobieństwa ciągów i techniki łączenia rekordów, aby scalić różne zestawy danych. - Wykorzystaj nowoczesne praktyki Pythona, w tym podstawowe wskazówki dotyczące typów i nowoczesne konfiguracje ramek danych, aby zapobiec przyszłym błędom wprowadzania danych. Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć jakości danych i niezbędnej terminologii, a następnie przeprowadza krok po kroku pisemne wyjaśnienia i praktyczne fragmenty kodu.Będziesz przechodzić od naprawiania prostych błędów formatowania do wykonywania zaawansowanych przepływów pracy dopasowywania rekordów w złożonych zestawach danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat składni Pythona, ale są nowi w przygotowywaniu danych; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie danych ani zaawansowane doświadczenie programistyczne. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawową sztukę przygotowywania czystych, gotowych do analizy zestawów danych.