Очистка и подготовка данных в R

Исходные данные редко готовы к анализу сразу после сборки, часто содержат ошибки, отсутствующие значения или непоследовательное форматирование. Обучение выявлению и устранению этих проблем является наиболее важным шагом в рабочем процессе любого специалиста по данным, обеспечивая, что выводы, сделанные из данных, являются точными и надежными. Этот курс предоставляет структурированный подход к выявлению проблем качества данных и применению программных решений для их решения. Вы перейдете от понимания основных структур данных к реализации сложных конвейеров очистки, которые обеспечат ваш анализ на прочной основе. Сосредоточив внимание на воспроизводимых рабочих процессах, вы узнаете, как превратить хаотические таблицы в структурированные данные, готовые к моделированию. Что вы узнаете: - Понимание типов данных и преобразование между форматами для обеспечения точности вычислений - Применение диапазонов и категорий ограничений для выявления и обработки значений, выходящих за пределы диапазона - Выявление и устранение дублирующих друг друга записей с использованием методов точного и частичного сопоставления - Систематически устранять отсутствие данных путем выявления закономерностей и применения стратегий условного расчета - Очистить и стандартизировать строковые данные с помощью современных инструментов обработки текста - Внедрение увязки записей для объединения разрозненных наборов данных с непоследовательными правилами присвоения имен - Практическое применение принципов упорядочения данных для реструктуризации наборов данных в целях эффективного анализа на последующих этапах Курс начинается с основных определений качества данных и философии упорядоченных данных, а затем переходит к практическим текстовым упражнениям. Вы научитесь использовать современную экосистему R для автоматизации повторяющихся задач, обработки беспорядочных строк и объединения наборов данных. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание синтаксиса R и хотят сосредоточиться на практических аспектах подготовки данных. Не требуется предыдущий опыт в области инженерии данных или продвинутой статистики. Начните создавать свой инструментарий очистки данных сегодня.