پاکسازی داده‌ها در پایتون

پاک‌سازی داده‌ها یک مرحله اساسی برای دانشمندان داده‌ست، چون تضمین می‌کنه داده‌های مورد استفاده در تحلیل، تا حد ممکن قابل‌اعتماد و کارآمد هستند. این کار از طریق مراحل مختلفی انجام می‌شه؛ از جمله حذف داده‌های تکراری و رکوردهای ناقص، و همچنین اصلاح داده‌ها برای برطرف کردن نواقص اون‌ها. داده‌های کثیف به روش‌های مختلفی ایجاد می‌شن: ممکنه ناشی از خطای انسانی، خرابی تجهیزات سنجش، یا آسیب دیدن داده‌ها باشن. بنابراین وقتی به جای داده‌های تمیز از داده‌های کثیف استفاده کنید، نتایج و تصمیم‌گیری‌های شما غیردقیق و غیرقابل‌اعتماد خواهند بود.

یادگیری خودِ فرآیند پاک‌سازی داده‌ها نسبتاً راحته. با این حال، دانشمندان داده ۸۰% زمانشون رو صرف پاک‌سازی و کار با داده‌ها می‌کنند و روش‌های مختلفی هم وجود داره که داده‌ها دچار مشکل بشن. این یعنی فرآیند واقعی پاک‌سازی داده‌ها اغلب پیچیده و زمان‌بره.

بله! پس از اتمام دوره، گواهی‌نامه‌ای دریافت می‌کنید که می‌توانید اون رو با کارفرمایان و سایر افراد در شبکه حرفه‌ای‌تون به اشتراک بگذارید.

این دوره برای کسانی مناسبه که می‌خوان مهارت‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون رو یاد بگیرن یا تقویت کنن؛ مثل تحلیلگرهای داده، دانشمندهای داده و مهندس‌های داده.

این دوره به شما یاد میده چطور انواع مشکلات پاک‌سازی داده‌ها رو از ساده تا پیشرفته در پایتون شناسایی، ریشه‌یابی و برطرف کنید. شما با انواع داده‌های نادرست سروکار خواهید داشت، درست بودن محدوده داده‌ها رو بررسی می‌کنید، داده‌های گمشده رو مدیریت می‌کنید، تطبیق و پیوند رکوردها رو انجام می‌دید و موارد دیگه رو یاد می‌گیرید.