Plan du cours

Introduction

Vue d'ensemble de Data Cleaning

  • Pourquoi Data Cleaning est-il important ?

Étude de cas : Quand Big Data est sale

Élaborer une stratégie Data Cleaning approfondie

Outils courants Data Cleaning

  • Drake
  • OpenRefine
  • Pandas (pour Python)
  • Dplyr (pour R)

Atteindre un haut niveau d'intégrité des données

  • Complètes
  • Correctes
  • précises
  • pertinentes
  • Cohérentes

Automatisation du processus Data Cleaning

Contrôler votre système Data Cleaning

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Compréhension des concepts d'analyse de données.

Audience

  • Scientifiques des données
  • Analystes de données
  • Business Analystes
 7 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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