Acquisizione e Pulizia dei Dati con Python

I dati grezzi sono quasi sempre disordinati, incompleti e disorganizzati. Prima di poter eseguire qualsiasi analisi significativa o costruire modelli di machine learning, devi sapere come localizzare, estrarre e pulire i tuoi dati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso le tecniche essenziali di acquisizione e pulizia dei dati. Imparerai come passare da fonti di dati caotiche e grezze a set di dati ordinati e pronti per l'analisi utilizzando moderni strumenti Python e le migliori pratiche. Cosa imparerai: Comprendere le strutture dati fondamentali e i principi dei dati ordinati; Acquisire dati grezzi da API web, database e formati di file comuni; Identificare e gestire valori mancanti, duplicati e incongruenze di formattazione; Rimodellare e unire set di dati utilizzando moderne librerie di dataframe come pandas; Applicare espressioni regolari per analizzare e pulire dati testuali non strutturati; Validare la qualità dei dati e automatizzare i flussi di lavoro di pulizia di base. Inizierai con definizioni fondamentali e concetti strutturali prima di passare a materiali di lettura pratici che dimostrano tecniche di pulizia passo dopo passo. Attraverso esempi scritti pratici, costruirai un solido flusso di lavoro per la preparazione dei dati da zero. Questo corso è progettato per principianti che desiderano costruire una solida base nella preparazione dei dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la pulizia dei dati, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a padroneggiare l'arte della preparazione dei dati e trasforma oggi stesso set di dati grezzi e disordinati in preziose intuizioni.