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

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Cape Town

    做临床研究:使用 Wolfram 语言进行生物统计

    您将获得的技能: 描述性统计, 定量研究, 机器学习, 数据操作, 数据扫盲, 回归分析, 深度学习, 绘图(图形), 统计编程, 统计分析, 统计假设检验, 生物统计学, 统计可视化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    W

    Whizlabs

    Getting Started with Microsoft Fabric

    您将获得的技能: Power BI, Data Analysis Expressions (DAX), Data Pipelines, Data Transformation, Data Analysis, Microsoft Azure, Analytics, Data Warehousing, Data Integration, Extract, Transform, Load, Data Cleansing, Data Modeling, Dashboard, Data Governance

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    实验设计

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率分布, 模型评估, 数据分析, 数学建模, 统计建模, 回归分析, 分析, 概率与统计, 统计方法, 设计策略, Variance 分析, 统计分析, 抽样(统计), 实验, 数据分析软件, 样本量的确定, 研究设计, 数据转换, 统计假设检验

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: 模型评估, 分类算法, 概率与统计, 逻辑回归, 回归分析, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 预测建模, 张力流, Machine Learning 方法, 人工神经网络

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1886 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    AI 在人员管理中的应用

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 区块链, 人员管理, 员工参与, 人工智能和机器学习(AI/ML), 留住员工, 人工智能, 人力资源, 数据伦理, 数据驱动的决策制定

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Social Media Analytics

    您将获得的技能: Social Network Analysis, Network Analysis, Data Visualization, Graph Theory, Relational Databases, Data Visualization Software, Data Storytelling, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Social Sciences, Statistical Analysis, Machine Learning, R Programming, Analytics, Sociology, Natural Language Processing, Data Manipulation, Text Mining, Social Impact, Statistical Modeling

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    16 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    医疗用人工智能

    您将获得的技能: 模型评估, 数据分析, 机器学习, 自然语言处理, 健康信息学, 深度学习, 统计分析, 医学术语, 临床试验, 应用机器学习, 病人治疗, 治疗计划, AI 个性化服务, 文本挖掘

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    利用概率模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 嵌入, 概率与统计, 数据预处理, 统计建模, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 文本挖掘, Machine Learning 方法, Algorithm, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1779 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据运营方法

    您将获得的技能: 数据战略, Data Governance, 数据建模, 冲刺回顾, 业务重点, 数据整合, 数据管理, Data Management, 分类学, 数据质量, 数据管道, 流程改进, 冲刺计划, 元数据管理, 数据驱动的决策制定, 数据转换, 数据扫盲

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Mathematical Software, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Integral Calculus, Dimensionality Reduction, Graphing

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Introduction to Microsoft 365 Copilot

    您将获得的技能: Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft 365, Microsoft Office, Microsoft Outlook, Productivity Software, Workflow Management, AI Enablement, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint, Microsoft Excel, Presentations, Generative AI, Identity and Access Management, Data Security

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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1…164165166…795

总之,以下是 10 最受欢迎的 data cleaning 课程

  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • 做临床研究:使用 Wolfram 语言进行生物统计: University of Cape Town
  • Getting Started with Microsoft Fabric: Whizlabs
  • 实验设计: Arizona State University
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
  • AI 在人员管理中的应用: University of Pennsylvania
  • Social Media Analytics: Johns Hopkins University
  • 医疗用人工智能: DeepLearning.AI
  • 利用概率模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 数据运营方法: IBM

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