Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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)
Course - Talend Open Studio for ESB
I generally enjoyed the knowledge of the trainer.