К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Transform Data: Cleanse, Encode, Validate · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Transform Data: Cleanse, Encode, Validate

Курс от Coursera
Средний≈ 2.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course teaches you how to transform real-world datasets into reliable analytical assets through practical, reproducible data-cleaning techniques. You’ll learn how to evaluate categorical features and select optimal encoding strategies, measure and document data quality, and apply effective approaches to handle missing values. Using Python and pandas, you'll practice assessing cardinality, implementing target encoding, validating completeness with Great Expectations, and building transparent transformation lineage. You’ll also clean messy fields such as ages, salary outliers, and dates to ensure consistent model-ready outputs. Designed for analysts, data engineers, and ML practitioners, this course equips you with the job-ready skills needed to prepare high-quality datasets that support trustworthy insights and predictive modeling.

Навыки, которые вы освоите

Data ValidationData TransformationPandas (Python Package)Data QualityData CleansingData PreprocessingData WranglingExploratory Data AnalysisData IntegrityData ManipulationPredictive ModelingFeature EngineeringQuality AssuranceDescriptive Analytics

Программа курса

1 модулей · 16 учебных материалов

01Transform Data: Cleanse, Encode, Validate16 материалов

Choose the Right Encoding: From Cardinality to Model Fit

Welcome and What Encoding Really SolvesВидеоWhat Encoding Choices Have You Made Before?DIALOGUECardinality Essentials and a Practical Guide to Target EncodingВидеоEncoding Options Explained SimplyЧтение

Учитесь у экспертов

Professionals in the Industry

ansrsource instructors

Transform Data: Cleanse, Encode, Validate
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 2.8 ч

1 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
Hands-On Activity: Pick the Right Encoder for Product IDsЗадание
Encoding Decision FrameworkЧтение

Data Quality Metrics and Lineage Documentation

Data Quality Metrics and Quick Validation with Great ExpectationsВидеоLineage Documentation: Tracking Your TransformationsЧтениеHands-On Activity: Validating Data Quality and Interpreting Results with Great Expectations ЗаданиеReflecting on Data Quality Decisions and Lineage DIALOGUE

Handle Missing Data with Confidence: Impute, Flag, and Validate

Why Missing Data Happens and Why Fixing It Is a DecisionВидеоDiagnosing and Handling Missing Data Thoughtfully ЧтениеHands-On Activity: Clean and Prepare a Messy HR DatasetЗаданиеHow Would You Justify Your Imputation Choices?DIALOGUECongratulations and Continuous Learning JourneyВидеоGraded Quiz: Encoding, Quality & Missing-Value MasteryЗадание