Data Cleaning for Analysts: Missing Values, Types, Outliers, and Documentation
विश्लेषकों के लिए डेटा क्लीनिंग पर दो घंटे का एक व्यावहारिक सत्र, जो मिसिंग वैल्यूज़ (अनुपस्थित मान), टाइप्स (प्रकार), आउटलायर्स (विसंगत मान) और डॉक्यूमेंटेशन (प्रलेखन) पर केंद्रित है। प्रतिभागी ठोस इंजीनियरिंग ट्रेड-ऑफ पर काम करेंगे, उदाहरणों की समीक्षा करेंगे, और एक चेकलिस्ट के साथ सत्र समाप्त करेंगे जिसे वे वास्तविक टीम प्रोजेक्ट्स में लागू कर सकते हैं।
विवरण
section.descriptionएनालिस्ट्स के लिए डेटा क्लीनिंग पर दो घंटे का एक व्यावहारिक सत्र, जो मिसिंग वैल्यूज (अनुपस्थित मान), टाइप्स (प्रकार), आउटलायर्स (विसंगत मान) और डॉक्यूमेंटेशन पर केंद्रित है। प्रतिभागी ठोस इंजीनियरिंग ट्रेड-ऑफ्स पर काम करेंगे, उदाहरणों की समीक्षा करेंगे और एक चेकलिस्ट के साथ सत्र समाप्त करेंगे जिसे वे वास्तविक टीम प्रोजेक्ट्स में लागू कर सकते हैं।
ऑडियंस: एंट्री-लेवल और इंटरमीडिएट डेवलपर्स जो केवल भाषा का परिचय नहीं, बल्कि एक व्यावहारिक इंजीनियरिंग सत्र चाहते हैं।
परिणाम:
- एनालिस्ट्स के लिए डेटा क्लीनिंग की व्यावहारिक सीमाओं को समझाना
- एक छोटे वर्किंग उदाहरण में मिसिंग वैल्यूज को लागू करना
- एक छोटे वर्किंग उदाहरण में टाइप्स को लागू करना
- एक छोटे वर्किंग उदाहरण में आउटलायर्स को लागू करना
फॉर्मेट: दो घंटे का सत्र, जिसमें एक संक्षिप्त फ्रेमिंग वॉकथ्रू, एक ठोस उदाहरण, ट्रेड-ऑफ्स पर चर्चा और अभ्यास के लिए एक समापन चेकलिस्ट शामिल है।