Durante il corso “Cleaning Data in Python”, ho acquisito competenze fondamentali nella pulizia e manipolazione dei dati. Nel corso del programma, ho imparato a riconoscere e risolvere una serie di problemi comuni che affliggono i dati.
Inizialmente, ho appreso come gestire problemi standard come la conversione di tipi di dati e l’applicazione di vincoli di intervallo per eliminare dati fuori misura. Questo mi ha fornito una solida base per affrontare sfide più complesse nei dati testuali e categorici. Durante il corso, ho acquisito competenze nella pulizia di dati testuali, risolvendo problematiche come l’inconsistenza degli spazi e delle maiuscole nelle etichette delle categorie. Ho imparato a unire categorie multiple in una sola e a riformattare le stringhe per garantire uniformità e coerenza nei dati.
Successivamente, mi sono dedicato a problemi di pulizia dati più avanzati. Ho acquisito conoscenze essenziali per standardizzare unità di misura e verificare l’accuratezza dei dati. In particolare, ho imparato a garantire che i valori siano stati inseriti correttamente e che i dati mancanti non influiscano negativamente sulle analisi condotte.
Infine, ho acquisito competenze nel record linkage, una tecnica potente per unire diversi dataset, anche quando si verificano errori di battitura o variazioni nelle ortografie. Attraverso questa tecnica, ho imparato a collegare record valutando la somiglianza tra le stringhe. Queste competenze sono state applicate nel corso del corso per unire in modo efficace due dataset di recensioni di ristoranti in un unico dataset completo e accurato.
Concludendo il corso, ho acquisito non solo conoscenze tecniche, ma anche fiducia nella mia capacità di pulire dati di varie tipologie e di utilizzare il record linkage per unire dati da diverse fonti.