Grundlagen der Datenerfassung und -bereinigung

Rohdaten sind selten direkt analysierbar, da sie oft unvollständig, schlecht formatiert oder über verschiedene Quellen verstreut sind. Um fundierte datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, müssen Sie zunächst wissen, wie Sie diese Informationen korrekt erfassen und strukturieren. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen der Datenerfassung und -bereinigung ein. Sie lernen die wichtigsten Datenformate kennen, importieren Dateien, fragen APIs ab und wenden moderne Prinzipien für aufbereitete Daten an, um die nachfolgende Analyse und Berichterstellung zu optimieren. Lerninhalte: - Sie verstehen die grundlegenden Konzepte von Rohdaten und verarbeiteten Daten sowie die Struktur eines vollständigen Datenpakets. - Sie erfassen Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Flatfiles, Web-Scraping, Datenbanken und öffentliche APIs. - Sie wenden Prinzipien für aufbereitete Daten an, um unstrukturierte Datensätze für eine effiziente Analyse umzustrukturieren, zusammenzuführen und zu bereinigen. - Sie behandeln häufige Probleme der Datenqualität wie fehlende Werte, inkonsistente Formatierung und doppelte Datensätze. - Sie dokumentieren Ihren Datenaufbereitungsprozess mithilfe von Codebüchern und klaren Verarbeitungsanweisungen, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Implementieren Sie grundlegende Datenvalidierungsprüfungen, um die Qualitätskontrolle vor der Analyse zu automatisieren. Ausgehend von grundlegenden Definitionen erhalten Sie Schritt-für-Schritt-Erklärungen zu Datenformaten, API-Anbindungen und der Umstrukturierung von Arbeitsabläufen. So entwickeln Sie eine zuverlässige Methodik zur Datenaufbereitung. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger ohne Vorkenntnisse im Bereich Data Engineering und ist daher ideal für angehende Analysten, Forscher und Business-Experten, die souverän mit realen Daten arbeiten möchten. Starten Sie noch heute und verwandeln Sie unstrukturierte Rohdaten in strukturierte, verlässliche Erkenntnisse.