پاکسازی داده ها در آموزش ضروری پایتون

مدرس Miki Tebeka

انتشار 2022/11/09

مدت زمان 1h 5m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Data Cleaning in Python Essential Training

اگر به دنبال راه‌های کارآمدتری برای آماده‌سازی داده‌های خود برای تجزیه و تحلیل هستید، زمان آن رسیده است که مجموعه مهارت‌های خود را ارتقا دهید و رویکرد خود را برای پاکسازی داده‌ها ارزیابی مجدد کنید. در این دوره، مربی Miki Tebeka برخی از مهم ترین ویژگی های پاکسازی و جمع آوری داده های تولیدی را با مثال های کدنویسی عملی با استفاده از پایتون برای آزمایش مهارت های شما به شما نشان می دهد. در مورد ارزش سازمانی داده های تمیز با کیفیت بالا بیاموزید، توانایی خود را برای تشخیص خطاهای رایج و رفع سریع آنها در حین حرکت توسعه دهید. در طول مسیر، Miki استراتژی‌های تمیز کردنی را ارائه می‌کند که می‌تواند به بهینه‌سازی گردش کار شما کمک کند، از جمله نکاتی برای تجزیه و تحلیل علت و ابزارهای آسان برای جلوگیری از خطا.این دوره با GitHub Codespaces، یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری، یکپارچه شده است. که تمام عملکردهای IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه راه اندازی ماشین محلی ارائه می دهد. با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از هر ماشینی تمرین عملی داشته باشید، در حالی که از ابزاری استفاده می‌کنید که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد. برای یادگیری نحوه شروع، ویدیوی «استفاده از فضاهای کد GitHub با این دوره» را بررسی کنید.

Data Cleaning Python (Programming Language)

Introduction

Why is clean data important? ()

What you should know ()

Using GitHub Codespaces with this course ()

1. Bad Data

Types of errors ()

Missing values ()

Bad values ()

Duplicates ()

2. Causes of Errors

Human errors ()

Machine errors ()

Design errors ()

Challenge: UI design ()

Solution: UI design ()

3. Detecting Errors

Schemas ()

Validation ()

Finding missing data ()

Domain knowledge ()

Subgroups ()

Challenge: Find bad data ()

Solution: Find bad data ()

4. Preventing Errors

Serialization formats ()

Digital signature ()

Data pipelines and automation ()

Transactions ()

Data organization and tidy data ()

Process and data quality metrics ()

Challenge: ETL ()

Solution: ETL ()

5. Fixing Errors

Renaming fields ()

Fixing types ()

Joining and splitting data ()

Deleting bad data ()

Filling missing values ()

Reshaping data ()

Challenge: Workshop earnings ()

Solution: Workshop earnings ()

Conclusion

Next steps ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش پاکسازی داده ها در آموزش ضروری پایتون

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Data Cleaning in Python Essential Training در 2 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

تحلیلگران داده ها اطلاعات را با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها بررسی می کنند و به تیم های خود در توسعه بینش و استراتژی های تجاری کمک می کنند. شما به مهارت هایی در ریاضیات، آمار، ارتباطات و کار با ابزارهای طراحی شده برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها نیاز دارید. این حرفه پر تقاضا را کاوش کنید.

آموزش پاکسازی داده ها در آموزش ضروری پایتون ، ایستگاه شماره 13 در مسیر یادگیری یک تحلیلگر داده شوید ، است.

مسیر یادگیری یک تحلیلگر داده شوید

توسعه تخصص در تبدیل، تمیز کردن و دستکاری داده ها به منظور تجزیه و تحلیل آماده و ارزشمند برای بینش کسب و کار. مهارت های مهندسی داده های ضروری از جمله فرآیندهای ETL/ELT، مدیریت کیفیت، و روش های پردازش دسته ای و بلادرنگ را بیاموزید. این دوره ها به متخصصان داده کمک می کند تا داده های خام را به مجموعه داده های تمیز، ساختاریافته و آماده تجزیه و تحلیل تبدیل کنند و در عین حال از یکپارچگی در سراسر فرآیند تبدیل اطمینان حاصل کنند.

آموزش پاکسازی داده ها در آموزش ضروری پایتون ، ایستگاه شماره 4 در مسیر یادگیری مقدمه ای بر مهارت های اساسی برای کار داده: پردازش داده ها ، است.