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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
회원 평가 (2)
실습 시 도로 안전 데이터 활용
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
코스 - Data Cleaning
기계 번역됨
그 시간은 유익했고 많은 데이터 분석 기술을 배울 수 있었습니다
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
코스 - Data Cleaning
기계 번역됨