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Kurs

Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2022
Dieser Kurs hilft dir, die unstrukturierten Rohdaten einer PostgreSQL-Datenbank zu bereinigen und konkrete Erkenntnisse abzuleiten.
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SQLData Preparation
4 Std.
15 Videos
49 Übungen
4,050 XP
14,199
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Kursbeschreibung

Wenn du viele Data Scientists und Data Analysts nach ihren häufigsten Aufgaben im Arbeitsalltag fragen würdest, stünde Datenbereinigung fast überall auf der Liste. Das liegt daran, dass Daten aus der Praxis oft unordentlich sind. Damit du solche Daten in den Griff bekommst, zeigt dir dieser Kurs, wie du Daten in einer PostgreSQL-Datenbank bereinigst. Du lernst, typische Probleme zu lösen – etwa unordentliche Strings zu säubern, leere Werte zu behandeln, die Ähnlichkeit von Strings zu vergleichen und vieles mehr. Du übst das Ganze hands-on mit interessanten (aber unordentlichen) Datensätzen aus dem Open-Data-Programm von New York City. Bereit, dein Datenchaos zu bändigen?

Voraussetzungen

Data Manipulation in SQL
1

Grundlagen der Datenbereinigung

In diesem Kapitel lernst du Ansätze zur Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken kennen und erfährst, warum es sich lohnt, Daten so früh wie möglich in der Pipeline zu bereinigen. Außerdem lernst du grundlegende String-Bearbeitung wie das Entfernen unnötiger Leerzeichen und fortgeschrittenere Themen wie Musterabgleich und String-Ähnlichkeit, um bereinigungsbedürftige String-Werte zu erkennen.
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2

Fehlende, doppelte und ungültige Daten

Du lernst, wie du Abfragen schreibst, um typische Probleme mit fehlenden, doppelten und ungültigen Daten in PostgreSQL-Tabellen zu lösen. In praktischen Übungen setzt du die Funktion COALESCE(), eine SELECT-Abfrage und die WHERE-Klausel ein, um unordentliche Daten zu bereinigen.
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4

Daten transformieren

Im letzten Kapitel lernst du, deine Daten zu transformieren und Pivot-Tabellen zu erstellen. Anhand realer Postdaten entdeckst du, wie du Adressen mit leistungsstarken Funktionen wie CONCAT(), SUBSTRING() und REGEXP_SPLIT_TO_TABLE() zusammenführst und in Stadt, Bundesstaat und Postleitzahl aufteilst.
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Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken
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