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数据质量课程

数据质量课程可以帮助您学习数据 Validation 技术、数据清理方法以及数据管理中准确性的重要性。您可以掌握识别数据异常、实施质量控制流程和确保符合数据标准的技能。许多课程会介绍用于数据操作的 SQL、用于自动化的 Python 和数据可视化软件等工具,以便有效地分析和展示 Cleaning 数据。


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热门数据质量课程和认证


  • C

    Coursera

    Using Descriptive Statistics to Analyze Data in R

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, R Programming, Statistical Reporting, Data Quality, Data Preprocessing, Statistics, Statistical Methods, Data Manipulation, Data Analysis Software, Data Import/Export

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • C

    Coursera

    Clean Data in SQL using MySQL Workbench

    您将获得的技能: MySQL, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Query Languages, Data Manipulation, Database Management, Databases, Data Quality

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    30 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • C

    Coursera

    Data Cleaning in Snowflake: Techniques to Clean Messy Data

    您将获得的技能: Data Cleansing, Snowflake Schema, Data Quality, Data Transformation, Data Validation, Data Manipulation, Data Analysis, SQL, Big Data

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    6 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:预览
    预览
    U

    University of Amsterdam

    精益六西格玛的数据分析

    您将获得的技能: 统计, 数据可视化软件, 统计分析, 精益六西格玛, 概率分布, Variance 分析, 箱形图, 逻辑回归, Minitab, 柱状图, 数据分析, 统计假设检验, 回归分析, 流程改进

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3482 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    公共部门数据分析的政治与伦理

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 模型评估, 负责任的人工智能, 数据伦理, 道德标准与行为, 数据展示, 分析, 公共政策, 数据分析, 政治科学, 政策分析, R 语言程序设计(中文版), 机器学习, 案例研究

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    17 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    获取和清理数据

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), 数据操作, 数据管理, 数据收集, MySQL, 数据清理, 网页抓取, 数据整合, R 语言程序设计(中文版), 数据导入/导出, 数据预处理, 数据访问

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    8072 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    B

    Board Infinity

    Data Interpretation & Insights: Exam & Recruitment Prep

    您将获得的技能: Data Literacy, Decision Making, Data Analysis, Analytical Skills, Case Studies, Logical Reasoning, Data-Driven Decision-Making, Deductive Reasoning, Data Presentation, Data Visualization, Complex Problem Solving, Numerical Analysis

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    W

    Whizlabs

    Data Engineering in AWS

    您将获得的技能: Data Collection, AWS SageMaker, Feature Engineering, Data Preprocessing, Amazon Web Services, Data Migration, Data Cleansing, Jupyter, Dimensionality Reduction, Machine Learning

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据扫盲

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 创建调查, 同行评审, 相关性分析, 抽样(统计), 概率与统计, 研究设计, 概率分布, 数据扫盲, 逻辑回归, 定量研究, 概率, 数据分析, 分析, 数据可视化, 研究, 统计假设检验, 回归分析

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学的伦理问题

    您将获得的技能: 人工智能, 道德标准与行为, 数据科学, 数据安全, 负责任的人工智能, 医疗隐私, 数据伦理, Algorithm, 信息隐私, 医疗保健伦理, 机器学习算法, 多样性意识, 案例研究

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    48 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • G

    Google Cloud

    Validate Data in Google Sheets

    您将获得的技能: Data Cleansing, Data Validation, Spreadsheet Software, Data Quality, Data Manipulation, Data Analysis, Data Analysis Software

    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据素养顶点课程--评估研究

    您将获得的技能: 同行评审, 定量研究, 研究方法, 分析技能, 统计分析, 数据分析, 数据扫盲, 撰写报告, 研究

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    6 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…789…813

总之,以下是 10 最受欢迎的 data quality 课程

  • Using Descriptive Statistics to Analyze Data in R: Coursera
  • Clean Data in SQL using MySQL Workbench: Coursera
  • Data Cleaning in Snowflake: Techniques to Clean Messy Data: Coursera
  • 精益六西格玛的数据分析: University of Amsterdam
  • 公共部门数据分析的政治与伦理: University of Michigan
  • 获取和清理数据: Johns Hopkins University
  • Data Interpretation & Insights: Exam & Recruitment Prep: Board Infinity
  • Data Engineering in AWS: Whizlabs
  • 数据扫盲: Johns Hopkins University
  • 数据科学的伦理问题: University of Colorado Boulder

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