Datenbereinigung in Python

Entdecke, wie man Daten in Python bereinigt

Man sagt, dass Datenwissenschaftler/innen 80 % ihrer Zeit mit dem Bereinigen und Bearbeiten von Daten verbringen und nur 20 % ihrer Zeit mit der Analyse. Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt für jeden Datenwissenschaftler, da die Analyse von verschmutzten Daten zu ungenauen Schlussfolgerungen führen kann.

In diesem Kurs lernst du, wie du verschiedene Probleme bei der Datenbereinigung in Python erkennen, diagnostizieren und behandeln kannst, von einfach bis fortgeschritten. Du wirst mit falschen Datentypen umgehen, überprüfen, ob deine Daten im richtigen Bereich liegen, mit fehlenden Daten umgehen, Datensatzverknüpfungen durchführen und vieles mehr!

Lernen, wie man verschiedene Datentypen bereinigt

Im ersten Kapitel des Kurses geht es um häufige Datenprobleme und wie du sie beheben kannst. Du wirst zunächst die grundlegenden Datentypen verstehen und wissen, wie du mit ihnen einzeln umgehen kannst. Danach wendest du Bereichsbeschränkungen an und entfernst doppelte Datenpunkte.

Das letzte Kapitel befasst sich mit der Datensatzverknüpfung, einem leistungsstarken Werkzeug zum Zusammenführen mehrerer Datensätze. Du lernst, wie du Datensätze miteinander verknüpfst, indem du die Ähnlichkeit zwischen Zeichenketten berechnest. Zum Schluss wendest du deine neuen Kenntnisse an, um zwei Restaurantkritiken zu einem sauberen Masterdatensatz zu verbinden.

Gewinnen Sie Vertrauen in die Datenbereinigung

Am Ende des Kurses bist du in der Lage, verschiedene Datentypen zu bereinigen und Datensätze miteinander zu verknüpfen, um mehrere Datensätze zusammenzuführen. Das Bereinigen von Daten ist eine wichtige Fähigkeit für Datenwissenschaftler. Wenn du mehr über das Bereinigen von Daten in Python und seine Anwendungen erfahren möchtest, schau dir die folgenden Lernpfade an: Data Scientist with Python und Importing & Cleaning Data with Python.