Analisi dei dati locali: query su file CSV, JSON e Parquet

Analizzare i dati spesso significa dover gestire file raw come CSV, JSON e Parquet prima che raggiungano un database.Scoprite i modi più rapidi ed efficienti per gestire questi dati localmente. Questo corso ti insegnerà come bypassare i complessi processi ETL e la configurazione del server, dandoti la possibilità di eseguire una rapida analisi esplorativa e la pulizia dei dati direttamente all'interno di un ambiente locale. Cosa imparerai: * Comprendere le differenze strutturali e i compromessi di prestazioni tra i formati CSV, JSON e Parquet colonnari. * Applicare tecniche efficienti per la lettura e il caricamento di grandi insiemi di dati senza esaurire le risorse di memoria locale. * Praticare la pulizia e la normalizzazione dei dati, compresa la gestione dei valori mancanti e l'esecuzione delle conversioni di tipo necessarie. * Master di filtraggio, ordinamento e aggregazione dei dati utilizzando moderne operazioni vettoriali per le massime prestazioni locali. * Configurare le strutture di base per analizzare e appiattire i dati JSON semi-strutturati in formati tabulari utilizzabili. Il corso inizia definendo le caratteristiche di ogni tipo di file e le best practice per la loro gestione, per poi passare ad esercizi pratici scritti incentrati sulla lettura, la pulizia e l'interrogazione dei dati utilizzando librerie moderne. Questo corso è progettato per principianti assoluti: aspiranti analisti di dati, sviluppatori e chiunque abbia bisogno di analizzare rapidamente i dati archiviati in formati di file comuni.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database o configurazione server. Inizia a padroneggiare l'analisi dei dati locali oggi stesso e ottieni informazioni immediate dai tuoi file raw.