Data Wrangling aziendale con SQL e Python

Le moderne decisioni aziendali si basano su dati puliti e ben strutturati, ma i dati aziendali grezzi sono spesso disordinati, frammentati e archiviati in database disconnessi. Questo corso solo testuale ti insegna come colmare il divario usando SQL e Python per estrarre, pulire e preparare i dati per l'analisi. Passerete dalla pulizia manuale dei dati alla costruzione di flussi di lavoro robusti e automatizzati per la preparazione dei dati. Combinando la potenza di interrogazione di SQL con la flessibilità di programmazione di Python, imparerete ad affrontare le sfide dei dati del mondo reale, a garantire la qualità dei dati e a gestire set di dati su scala aziendale con fiducia. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del data wrangling, le strutture dei database aziendali e i principi di qualità dei dati. - Estrarre e filtrare set di dati complessi da database relazionali utilizzando query SQL essenziali. - Pulire e trasformare dati disordinati usando Python e le moderne librerie di dataframe. - Unire e integrare fonti di dati disparate per costruire set di dati unificati per la business intelligence. - Convalidare l'integrità dei dati e gestire valori mancanti, duplicati e formattazioni incoerenti. - Applicare flussi di lavoro strutturati di preparazione dei dati per preparare i dati grezzi per l'analisi a valle. Il corso inizia con la terminologia di base e i fondamenti dell'interrogazione dei database, quindi ti guida attraverso la lettura e la scrittura di script Python per manipolare le tabelle di dati. Progredirai attraverso spiegazioni pratiche basate su testo ed esercizi scritti che simulano scenari aziendali reali. Progettato per aspiranti analisti di dati, professionisti della business intelligence e principianti che desiderano acquisire competenze essenziali nella preparazione dei dati, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di codifica o database. Inizia oggi il tuo percorso verso la padronanza della preparazione dei dati aziendali.