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코스 개요

1. 개요

2. 데이터 정제에 대한 기본 설명

  • 왜 데이터 정제가 중요한가?

3. 사례 연구: 대규모 데이터에서의 오염 문제

4. 철저한 데이터 정제 전략 수립 방법

5. 일반적으로 사용되는 데이터 정제 도구들

  • Drake
  • OpenRefine
  • Pandas (Python용)
  • Dplyr (R용)

6. 높은 수준의 데이터 무결성 달성 방법

  • 완전성 유지
  • 정확도 보장
  • 신뢰할 수 있는 데이터 확보
  • 관련성 있는 정보 유지
  • 일관된 형태로의 데이터 관리

7. 데이터 정제 프로세스 자동화 기법

8. 데이터 정제 시스템의 모니터링 방법

9. 요약 및 결론

요건

  • 데이터 분석 관련 기본 개념에 대한 이해

수강 대상

  • 데이터 사이언티스트
  • 데이터 분석가
  • 비즈니스 분석가
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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