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  • Data Cleaning

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。


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热门 Data Cleaning 课程和认证


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    CertNexus

    Internet of Things: Connectivity and Data Intelligence

    您将获得的技能: Internet Of Things, TCP/IP, Network Protocols, Telecommunications, General Networking, PIC Microcontrollers, Communication Systems, Wireless Networks, Cloud Services, Electrical Wiring, Cloud Storage, Microarchitecture, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Restful API, Cloud Solutions, Electrical Equipment, Basic Electrical Systems, Power Electronics, Electrical Power, Electric Power Systems

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    Packt

    How to Visualize Data with R

    您将获得的技能: Data Visualization Software, Data Visualization, Statistical Visualization, Ggplot2, Plot (Graphics), R Programming, Scatter Plots, Data Collection, Data Analysis, Data Manipulation, Data Import/Export, Regression Analysis, Data Preprocessing, Software Installation

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    Google Cloud

    利用数据目录在项目间探索数据集元数据

    您将获得的技能: 个人身份信息, 大数据, 云计算, Google 云端平台, 数据湖, 元数据管理, 数据管理, Data Management

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    免费
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    DeepLearning.AI

    为 LLM 应用预处理非结构化数据

    您将获得的技能: 视觉转换器(ViT), 数据预处理, 非结构化数据, LLM 申请, 文件管理, JSON, 数据转换, 检索-增强生成, 元数据管理, 图像分析

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    Johns Hopkins University

    通过数据和模型进行微积分计算:整合应用

    您将获得的技能: 机械, 微积分, 几何学, 数学建模, 积分微积分, 工程计算, 应用数学, 物理学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    25 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    W

    Whizlabs

    Java: Data Types, Operators and Decision Constructors

    您将获得的技能: Maintainability

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    Statistics and Data Analysis with Excel, Part 2

    您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Statistical Methods, Microsoft Excel, Probability & Statistics, Data Analysis, Regression Analysis, Statistical Inference, Probability Distribution, Statistical Modeling

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • G

    Google Cloud

    Filtering and Sorting Data in Looker

    您将获得的技能: Looker (Software), Dashboard, Data Manipulation, Data Visualization, Data Analysis Expressions (DAX), Exploratory Data Analysis, Data Management, Google Cloud Platform, Network Analysis

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    使用 Microsoft Excel 为业务分析师提供数据

    您将获得的技能: Excel 公式, 数据清理, 电子表格软件, 数据展示, 数据操作, 透视表和图表, 微软Excel, 数据分析, 业务指标

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    307 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 数据科学, 机器学习算法, 数据处理, 数据预处理, 模型评估, 大数据, 描述性统计, 机器学习, 数据存储, 分布式计算, Apache Spark, 应用机器学习, 数据存储技术, Machine Learning 方法, PySpark, 统计方法

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    1251 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • G

    Google Cloud

    云数据融合入门

    您将获得的技能: 大数据, 数据管道, Google 云端平台, 数据整合, 数据转换, 数据管理, Data Management, 基于云的集成

    3.8
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    6 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    C

    Coursera

    Product Strategy: Lifecycle, Data Insights, Collaboration

    您将获得的技能: Product Lifecycle Management, Product Strategy, Product Management, Product Marketing, Case Studies, Market Data, Organizational Leadership, Market Research, Data-Driven Decision-Making, Cross-Functional Collaboration, Digital Media Strategy, Strategic Thinking, Innovation, Market Analysis, Data Analysis

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    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

1…959697…767

总之,以下是 10 最受欢迎的 data cleaning 课程

  • Internet of Things: Connectivity and Data Intelligence: CertNexus
  • How to Visualize Data with R: Packt
  • 利用数据目录在项目间探索数据集元数据: Google Cloud
  • 为 LLM 应用预处理非结构化数据: DeepLearning.AI
  • 通过数据和模型进行微积分计算:整合应用: Johns Hopkins University
  • Java: Data Types, Operators and Decision Constructors: Whizlabs
  • Statistics and Data Analysis with Excel, Part 2: University of Colorado Boulder
  • Filtering and Sorting Data in Looker: Google Cloud
  • 使用 Microsoft Excel 为业务分析师提供数据: Microsoft
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM

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