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课程大纲
介绍
- 了解数据准备在分析和机器学习中的重要性
- 数据准备流程及其在数据生命周期中的作用
- 探讨原始数据中的常见挑战及其对分析的影响
数据收集与获取
- 数据来源:数据库、API、电子表格、文本文件等
- 数据收集技术及确保数据质量的方法
- 从多种来源收集数据
Data Cleaning 技术
- 识别和处理缺失值、异常值和不一致性
- 处理数据集中的重复数据和错误
- 清理真实世界的数据集
数据转换与标准化
- 数据规范化和标准化技术
- 分类数据处理:编码、分箱和特征工程
- 将原始数据转换为可用的格式
Data Integration 和聚合
- 合并和组合来自不同来源的数据集
- 解决数据冲突并对齐数据类型
- 数据聚合和整合技术
Data Quality 保证
- 确保数据质量和完整性的方法
- 实施质量检查和验证程序
- 数据质量保证的案例研究和实际应用
降维与特征选择
- 了解降维的必要性
- 主成分分析(PCA)、特征选择和降维策略
- 实施降维技术
总结与下一步
要求
- 对数据概念的基本理解
目标受众
- 数据分析师
- Database 管理员
- IT专业人员
14 小时
客户评论 (2)
It's a hands-on session.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
课程 - Talend Open Studio for ESB
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