Dataprep Fundamentals

• 對數據概念的基本理解

目標受眾

• 數據分析師
• Database 管理員
• IT專業人員

Dataprep 是一種智能數據服務，能夠可視化地探索、清理和組織結構化和非結構化數據，使其準備好用於分析、報告和機器學習應用。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級到中級IT專業人員，旨在幫助他們掌握有效準備數據以進行分析所需的知識和實踐技能，確保不同數據集的準確性、一致性和可靠性。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 深入了解數據準備在確保高質量、可靠數據以進行分析和建模方面的重要性。
• 使用真實數據集，掌握數據收集、清理、轉換和整合的實際操作技能。
• 培養識別和有效處理數據相關挑戰、差異和不一致性的能力。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

介紹

• 了解數據準備在分析和機器學習中的重要性
• 數據準備流程及其在數據生命周期中的作用
• 探討原始數據中的常見挑戰及其對分析的影響

數據收集與獲取

• 數據來源：數據庫、API、電子表格、文本文件等
• 數據收集技術及確保數據質量的方法
• 從多種來源收集數據

Data Cleaning 技術

• 識別和處理缺失值、異常值和不一致性
• 處理數據集中的重複數據和錯誤
• 清理真實世界的數據集

數據轉換與標準化

• 數據規範化和標準化技術
• 分類數據處理：編碼、分箱和特徵工程
• 將原始數據轉換為可用的格式

Data Integration 和聚合

• 合併和組合來自不同來源的數據集
• 解決數據衝突並對齊數據類型
• 數據聚合和整合技術

Data Quality 保證

• 確保數據質量和完整性的方法
• 實施質量檢查和驗證程序
• 數據質量保證的案例研究和實際應用

降維與特徵選擇

• 了解降維的必要性
• 主成分分析（PCA）、特徵選擇和降維策略
• 實施降維技術

總結與下一步