Dataprep Fundamentals

• 对数据概念的基本理解

目标受众

• 数据分析师
• Database 管理员
• IT专业人员

Dataprep 是一种智能数据服务，能够可视化地探索、清理和组织结构化和非结构化数据，使其准备好用于分析、报告和机器学习应用。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）面向初级到中级IT专业人员，旨在帮助他们掌握有效准备数据以进行分析所需的知识和实践技能，确保不同数据集的准确性、一致性和可靠性。

培训结束时，参与者将能够：

• 深入了解数据准备在确保高质量、可靠数据以进行分析和建模方面的重要性。
• 使用真实数据集，掌握数据收集、清理、转换和整合的实际操作技能。
• 培养识别和有效处理数据相关挑战、差异和不一致性的能力。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

介绍

• 了解数据准备在分析和机器学习中的重要性
• 数据准备流程及其在数据生命周期中的作用
• 探讨原始数据中的常见挑战及其对分析的影响

数据收集与获取

• 数据来源：数据库、API、电子表格、文本文件等
• 数据收集技术及确保数据质量的方法
• 从多种来源收集数据

Data Cleaning 技术

• 识别和处理缺失值、异常值和不一致性
• 处理数据集中的重复数据和错误
• 清理真实世界的数据集

数据转换与标准化

• 数据规范化和标准化技术
• 分类数据处理：编码、分箱和特征工程
• 将原始数据转换为可用的格式

Data Integration 和聚合

• 合并和组合来自不同来源的数据集
• 解决数据冲突并对齐数据类型
• 数据聚合和整合技术

Data Quality 保证

• 确保数据质量和完整性的方法
• 实施质量检查和验证程序
• 数据质量保证的案例研究和实际应用

降维与特征选择

• 了解降维的必要性
• 主成分分析（PCA）、特征选择和降维策略
• 实施降维技术

总结与下一步