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Struttura del corso

Introduzione

Panoramica sulla pulizia dei dati

  • Perché la pulizia dei dati è così importante?

Studio di caso: Quando i big data risultano impuri

Come sviluppare una strategia completa per la pulizia dei dati

Strumenti comuni utilizzati nella pulizia dei dati

  • Drake
  • OpenRefine
  • Pandas (per Python)
  • Dplyr (per R)

Come garantire un’elevata integrità dei dati

  • Completezza
  • Correttezza
  • Precisione
  • Pertinenza
  • Coerenza

Automatizzazione del processo di pulizia dei dati

Monitoraggio del sistema di pulizia dei dati

Sintesi e conclusione

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali dell’analisi dei dati.

Destinatari

  • Data Scientist
  • Analisti dei dati
  • Analisti aziendali
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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