Сбор и очистка данных с помощью Python

Исходные данные почти всегда беспорядочны, неполны и неорганизованы. Прежде чем приступить к проведению значимого анализа или созданию моделей машинного обучения, необходимо знать, как найти, извлечь и очистить данные. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные методы сбора и очистки данных. Вы узнаете, как перейти от хаотичных, необработанных источников данных к упорядоченным, готовым к анализу наборам данных с использованием современных инструментов Python и передовых методов. Что вы узнаете: Понимание основных структур данных и принципов упорядоченных данных; Получение необработанных данных из веб-API, баз данных, и общих форматов файлов; Выявление и обработка отсутствующих значений, дубликатов и несоответствий форматирования; Переформулировать и объединить наборы данных с помощью современных библиотек данных как панды; Применять регулярные выражения для анализа Проверка качества данных и автоматизация основных рабочих процессов по очистке данных. Вы начнете с основных определений и структурных концепций, а затем перейдете к практическим материалам, которые демонстрируют пошаговые методы очистки. С помощью практических письменных примеров вы построите прочный рабочий процесс для подготовки данных с нуля. Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят создать прочный фундамент в подготовке данных. Не требуется предыдущего опыта работы с очисткой данных, хотя полезно знакомиться с Python. Начните овладевать искусством подготовки данных и превращайте необработанные, беспорядочные наборы данных в ценные сведения уже сегодня.