Principes de nettoyage des données avec des feuilles de calcul et SQL

Les données brutes sont rarement prêtes à être analysées. Elles contiennent souvent des doublons, des erreurs de formatage et des valeurs manquantes qui peuvent entraîner des décisions commerciales incorrectes. Apprendre à nettoyer et à valider systématiquement ces données est l’une des compétences les plus essentielles pour tout professionnel des données en herbe. Dans ce cours, vous passerez de la gestion de jeux de données désordonnés et désorganisés à la production de données de haute qualité prêtes à l'analyse.Vous maîtriserez les techniques fondamentales de profilage, de nettoyage et de vérification des données à l'aide d'outils standard tels que les feuilles de calcul et SQL, tout en apprenant à documenter vos processus pour la transparence et la reproductibilité. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les principes fondamentaux de l'intégrité des données, des mesures de qualité et du coût des données sales. - Appliquer des formules et des fonctions de tableur pour normaliser le texte, supprimer les doublons et gérer les valeurs null. - Écrire des requêtes SQL pour filtrer, transformer et nettoyer de grands ensembles de données stockés dans des bases de données relationnelles. - Mettre en œuvre des techniques modernes de validation des données pour vérifier l'exactitude et l'exhaustivité de vos données nettoyées. - Documentez et rapportez votre flux de travail de nettoyage des données pour assurer la transparence et la reproductibilité. - Pratiquer le profilage des données pour identifier les erreurs et anomalies structurelles avant de commencer le processus de nettoyage. Le cours commence par les définitions de base de la qualité des données avant de vous guider à travers des explications écrites pratiques et des exercices basés sur le code dans les feuilles de calcul et SQL. Ce cours est conçu pour les débutants absolus qui cherchent à développer des compétences essentielles en préparation de données, sans expérience préalable de nettoyage de données. Commencez à lire dès aujourd'hui pour transformer des ensembles de données chaotiques en informations fiables et structurées.