2. खाद्य पदार्थों का संग्रहण और भंडारण।

रॉ डाटा विश्लेषण के लिए शायद ही कभी तैयार होता है, अक्सर अपूर्ण, खराब रूप में आता है, या विभिन्न स्रोतों में बिखर जाता है। सटीक डेटा-चालित निर्णय लेने के लिए, आपको पहले यह जानना चाहिए कि इस जानकारी को सही ढंग से कैसे इकट्ठा और संरचना की जा सकती है। यह पाठ्यक्रम आपको डाटा अधिग्रहण और सफाई के बुनियादी सिद्धांतों के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा. आप कोर डाटा प्रारूपों को समझने से लेकर फ़ाइलों को आयात करने, एपीआई क्वेरी करने और आधुनिक साफ डाटा सिद्धांतों को लागू करने तक प्रगति करेंगे जो सभी डाउनस्ट्रीम विश्लेषण और रिपोर्टिंग को सुचारू रूप से चलाते हैं. आप क्या सीखेंगे: - कच्चे बनाम प्रसंस्करित डेटा की बुनियादी अवधारणाओं और एक पूर्ण डेटा पैकेज की संरचना को समझें। -फ्लैट फाइलों, वेब स्क्रैपिंग, डेटाबेस और सार्वजनिक एपीआई सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा प्राप्त करें। - कुशल विश्लेषण के लिए अव्यवस्थापूर्ण डेटा सेटों को पुनर्गठन, विलय और साफ करने के लिए साफ डेटा सिद्धांतों का उपयोग करें। - सामान्य डेटा गुणवत्ता मुद्दों जैसे कि गुम मान, असंगत प्रारूपण और दोहरी रिकॉर्ड को संभालें। - कोडबुक और स्पष्ट प्रक्रिया निर्देशों का उपयोग करके अपनी डेटा तैयारी प्रक्रिया को दस्तावेज करें। -विश्लेषण करने से पहले गुणवत्ता नियंत्रण को स्वचालित करने के लिए बुनियादी डेटा वैलिडेशन जांच लागू करें। मूलभूत परिभाषाओं से शुरू करते हुए, आप डेटा प्रारूपों, एपीआई कनेक्शनों और पुनर्संरचना कार्यप्रवाहों की चरण-दर-चरण व्याख्याओं को पढ़ेंगे, डेटा तैयार करने के लिए एक विश्वसनीय पद्धति का निर्माण करेंगे। यह पाठ्यक्रम बिना किसी पूर्व डेटा इंजीनियरिंग अनुभव के शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे महत्वाकांक्षी विश्लेषकों, शोधकर्ताओं और व्यवसाय पेशेवरों के लिए आदर्श बनाता है जो वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ आत्मविश्वास से काम करना चाहते हैं। आजकल गूगल के सर्च इंजन में गूगल सर्च इंजन का प्रयोग किया जाता है।