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課程簡介
介紹
- 了解數據準備在分析和機器學習中的重要性
- 數據準備流程及其在數據生命周期中的作用
- 探討原始數據中的常見挑戰及其對分析的影響
數據收集與獲取
- 數據來源:數據庫、API、電子表格、文本文件等
- 數據收集技術及確保數據質量的方法
- 從多種來源收集數據
Data Cleaning 技術
- 識別和處理缺失值、異常值和不一致性
- 處理數據集中的重複數據和錯誤
- 清理真實世界的數據集
數據轉換與標準化
- 數據規範化和標準化技術
- 分類數據處理:編碼、分箱和特徵工程
- 將原始數據轉換為可用的格式
Data Integration 和聚合
- 合併和組合來自不同來源的數據集
- 解決數據衝突並對齊數據類型
- 數據聚合和整合技術
Data Quality 保證
- 確保數據質量和完整性的方法
- 實施質量檢查和驗證程序
- 數據質量保證的案例研究和實際應用
降維與特徵選擇
- 了解降維的必要性
- 主成分分析(PCA)、特徵選擇和降維策略
- 實施降維技術
總結與下一步
最低要求
- 對數據概念的基本理解
目標受眾
- 數據分析師
- Database 管理員
- IT專業人員
14 時間:
客戶評論 (2)
It's a hands-on session.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
課程 - Talend Open Studio for ESB
I generally enjoyed the knowledge of the trainer.