Datenbereinigung und -aufbereitung in Python

Bevor Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen oder Vorhersagemodelle erstellen können, müssen Ihre Daten korrekt, konsistent und strukturiert sein. Rohdaten sind fast immer fehlerhaft, und die systematische Bereinigung ist die wichtigste Fähigkeit für jeden angehenden Analysten oder Data Scientist. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Datenqualitätsprobleme sicher diagnostizieren und beheben, anstatt mit fehlerhaften Datensätzen zu kämpfen. Sie lernen, sauberen und effizienten Python-Code zu schreiben, um häufige Anomalien aus der Praxis zu behandeln und so sicherzustellen, dass Ihre Analysen auf einer soliden Grundlage zuverlässiger Daten basieren. Lerninhalte: - Inkompatible Datentypen, Bereichsbeschränkungen und Strukturanomalien identifizieren und korrigieren. - Fehlende Werte und doppelte Datensätze mithilfe robuster statistischer und logischer Strategien behandeln. - Textdaten bereinigen und standardisieren sowie Formatierungs- und Rechtschreibfehler beheben. - Algorithmen zur String-Ähnlichkeitsanalyse und Techniken zur Datensatzverknüpfung anwenden, um heterogene Datensätze zusammenzuführen. - Moderne Python-Praktiken, einschließlich grundlegender Typannotationen und moderner Dataframe-Konfigurationen, nutzen, um zukünftige Dateneingabefehler zu vermeiden. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Datenqualität und der wichtigsten Terminologie. Anschließend werden Sie Schritt für Schritt anhand von schriftlichen Erklärungen und praktischen Codebeispielen durch die Materie geführt. Sie lernen, einfache Formatierungsfehler zu beheben und komplexe Workflows zum Abgleich von Datensätzen durchzuführen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die noch keine Erfahrung in der Datenaufbereitung haben. Vorkenntnisse in Data Science oder fortgeschrittener Programmierung sind nicht erforderlich. Lernen Sie noch heute, saubere und analysereife Datensätze zu erstellen!