Ce module se concentre sur l'acquisition de données en cours d'utilisation d'API, ainsi que sur l'application de techniques de nettoyage numérique. Vous apprendrez à récupérer des données à partir d'API basées sur le Web, à gérer l'authentification en toute sécurité et à transformer les réponses JSON brutes en cadres de données utilisables. Le module couvre également les techniques de nettoyage et de préparation des données numériques, y compris la mise à l'échelle, le binning, la normalisation et le traitement des valeurs aberrantes.

Ce module présente les principes fondamentaux du stockage et de l'extraction des données en cours d'utilisation et en SQL. Vous apprendrez comment les données sont structurées dans les systèmes relationnels, explorerez les concepts de base tels que les entités, les relations et les schémas, et acquerrez une expérience pratique de l'écriture de requêtes SQL. Vous découvrirez également comment interroger des bases de données à partir d'un Bloc-notes Python, ainsi que la manière dont les outils d'IA générative peuvent prendre en charge les tâches basées sur SQL.

Dans ce module, vous développerez vos compétences SQL en matière de prétraitement des données, de validation et de jointures (combinaison de tables). Vous apprendrez à utiliser SQL pour le filtrage, la logique conditionnelle et la gestion des valeurs manquantes, et à appliquer des techniques de validation à l'aide de l'agrégation et du regroupement. Le module explore également les différents types de jointures et montre comment les utiliser pour combiner et analyser les données de plusieurs tables, en particulier dans des scénarios réels tels que l'analyse des données de performances sportives.