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数据清理课程

数据 Cleaning 课程可以帮助您学习识别和纠正数据集中的错误、处理缺失值以及规范数据格式的技术。您可以掌握数据 Validation、Outlier 检测以及将原始数据 Transformer 成可用格式等方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如 Pandas 和 NumPy 等 Python 库,以及 OpenRefine 等软件,这些工具支持高效执行数据分析任务并确保数据质量,以便进行分析。


热门 Data Cleaning 课程和认证


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    U

    University of Colorado Boulder

    R 编程和 Tidyverse 简介

    您将获得的技能: 软件安装, 数据可视化软件, R 语言程序设计(中文版), 统计编程, 数据操作, Ggplot2, 数据分析, 数据转换, Rmarkdown, 编程原则, 数据可视化, Tidyverse(R 软件包)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    49 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Corporate Finance Institute

    Advanced Tableau

    您将获得的技能: Star Schema, Data Modeling, Tableau Software, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Extract, Transform, Load, Dashboard, Performance Tuning, Technical Analysis, Data Visualization Software, Data Warehousing, Market Data, Data Transformation, Data Presentation, Investment Banking, Exploratory Data Analysis, Relational Databases, Tree Maps, Data Storytelling, Data Visualization

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    28 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Irvine

    预测建模、模型拟合和回归分析

    您将获得的技能: 统计分析, 决策树学习, 模型评估, 预测建模, 逻辑回归, 数据建模, 描述性分析, 数据分析, 无监督学习, 分类算法, 机器学习, 回归分析, 预测分析, 监督学习, 预测

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    73 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 持续部署, Google 云端平台, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 自动化, 模型评估, 持续集成, 云部署, Devops, 模型部署, 机器学习

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    480 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 图论, 概率与统计, 概率分布, 决策支持系统, 统计建模, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型, 网络分析, 网络模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1442 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    McMaster University

    实验改进

    您将获得的技能: 统计分析, 改进和优化流程, 预测建模, R 语言程序设计(中文版), 案例研究, 模拟和模拟软件, R(软件), 工艺优化, 数据分析, 帕累托图表, 统计软件, 数据可视化, 实验

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    928 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    生产型机器学习系统

    您将获得的技能: Google 云端平台, MLOps(机器学习 Operator), 混合云计算, 张力流, 模型评估, 系统设计, 可扩展性, 系统架构, 分布式计算, 模型部署, 机器学习, 性能调整

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1029 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能应用评估

    您将获得的技能: 人工智能, 负责任的人工智能, 临床评估, 决策支持系统, 预测建模, 持续监测, 健康公平, 模型评估, 医疗保健伦理, 应用程序部署, 医疗设备, 监管合规, 医疗保健行业知识, 健康技术, 健康信息学, 数据伦理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: 模型评估, PyTorch(机器学习库), 视觉转换器(ViT), 数据管道, 深度学习, Python 程序设计, 卷积神经网络, 机器学习, 模型部署, 数据预处理, 地理空间信息与技术, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 迁移学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    682 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Principal Component Analysis with NumPy

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, NumPy, Data Visualization, Data Analysis, Seaborn, Matplotlib, Statistical Visualization, Jupyter, Dimensionality Reduction, Data Science, Machine Learning Methods, Python Programming, Data Preprocessing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    W

    Wesleyan University

    回归建模实践

    您将获得的技能: 统计分析, 模型评估, 预测建模, 数据操作, Python 程序设计, 统计建模, 统计方法, 逻辑回归, 相关性分析, 散点图, 数据分析, 回归分析, SAS(软件), 分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    274 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pontificia Universidad Católica del Perú

    Analítica y ciencia de datos para negocios

    您将获得的技能: Data Preprocessing, Data Transformation, Business Analytics, Anomaly Detection, Analytics, Data Cleansing, R Programming, Data Analysis, Project Management Life Cycle, Statistical Programming, Data Science, Exploratory Data Analysis, Dimensionality Reduction, Big Data, Supervised Learning

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 data cleaning 课程

  • R 编程和 Tidyverse 简介: University of Colorado Boulder
  • Advanced Tableau: Corporate Finance Institute
  • 预测建模、模型拟合和回归分析: University of California, Irvine
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • 实验改进: McMaster University
  • 生产型机器学习系统: Google Cloud
  • 医疗保健领域的人工智能应用评估: Stanford University
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • Principal Component Analysis with NumPy: Coursera

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