In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie reale Datensätze mithilfe praktischer, reproduzierbarer Techniken zur Datenbereinigung in zuverlässige Analysegrundlagen umwandeln können. Sie lernen, wie Sie kategoriale Merkmale bewerten und optimale Kodierungsstrategien auswählen, die Datenqualität messen und dokumentieren sowie effektive Ansätze zum Umgang mit fehlenden Werten anwenden. Mithilfe von Python und pandas üben Sie, die Kardinalität zu bewerten, Zielkodierungen zu implementieren, die Vollständigkeit mit Great Expectations zu validieren und transparente Transformationspfade zu erstellen. Außerdem bereinigen Sie unübersichtliche Felder wie Altersangaben, Gehaltsausreißer und Datumsangaben, um konsistente, modellreife Ergebnisse zu gewährleisten. Dieser Kurs richtet sich an Analysten, Dateningenieure und ML-Praktiker und vermittelt Ihnen die praxisnahen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um hochwertige Datensätze aufzubereiten, die zuverlässige Erkenntnisse und prädiktive Modellierung ermöglichen.