Datenerfassung und -bereinigung mit Python

Rohdaten sind fast immer unübersichtlich, unvollständig und unorganisiert. Bevor Sie aussagekräftige Analysen durchführen oder maschinelle Lernmodelle erstellen können, müssen Sie wissen, wie Sie Ihre Daten suchen, extrahieren und bereinigen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Techniken der Datenerfassung und Datenreinigung. Sie lernen, wie Sie mit modernen Python-Tools und Best Practices von chaotischen Rohdatenquellen zu aufgeräumten, analysierbaren Datensätzen übergehen. Was Sie lernen: Grundlegende Datenstrukturen und die Prinzipien der Datenaufbereitung verstehen; Rohdaten aus Web-APIs, Datenbanken und gängigen Dateiformaten erfassen; Fehlende Werte, Duplikate und Formatierungsinkonsistenzen identifizieren und handhaben; Datensätze mit modernen Dataframe-Bibliotheken wie Pandas umformen und zusammenführen; Reguläre Ausdrücke zum Parsen anwenden Validieren Sie die Datenqualität und automatisieren Sie die grundlegenden Reinigungsworkflows. Sie beginnen mit Kerndefinitionen und Strukturkonzepten, bevor Sie sich an praktische Lesematerialien wenden, die Schritt-für-Schritt-Reinigungstechniken demonstrieren. Anhand von praktischen schriftlichen Beispielen bauen Sie einen soliden Workflow für die Datenaufbereitung von Grund auf auf. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht, die eine starke Grundlage in der Datenaufbereitung aufbauen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in der Datenbereinigung erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit Python ist hilfreich. Lernen Sie die Kunst der Datenaufbereitung und verwandeln Sie noch heute unstrukturierte Rohdatensätze in wertvolle Erkenntnisse.