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 communs Data Cleaning

  • Cerf-volant
  • OpenRefine
  • Pandas (pour Python)
  • Dplyr (pour R)

Atteindre un haut niveau d'intégrité des données

  • Complète
  • Correct
  • précis
  • Pertinent
  • Cohérent

Automatisation du processus Data Cleaning

Surveillance de votre Data Cleaning système

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'analyse de données.

Audience

  • Data Scientists
  • Analystes de données
  • Business Analystes
  7 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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