• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How скачать в хорошем качестве

Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Data Quality: Getting Data Preparation Right is Key! Here’s How

Some 80% of work on data projects is data preparation. Yet, most people pay little attention to it, jumping straight to analysis. Using poor quality data or poorly understood data leads to poor data analysis. Or, to quote an old industry adage, “garbage in, garbage out”. This video addresses this issue by raising awareness and providing general data preparation guidelines, so you have top-notch data quality. Let’s jump right in! LIST OF RESOURCES ____________________________________________ Resources mentioned in the Video: https://hubs.la/Q012KXYV0 ____________________________________________ Data quality is so important in analytics that there’s an adage for it: “garbage in, garbage out!”. In spite of this, dirty data seems to be a prevalent problem. We reduced the data prep process to three main dimensions: Data Understanding Data Preparation, and Statistical Preprocessing 1) Data Understanding First things first, you need to familiarise yourself with the data. The main things to consider are the data source, biases, and missing data. 2) Data Preparation If there are some obvious mistyped entries, try to fix them first. For the missing data, see if you can fill it in. There’s no one-size-fits-all when it comes to dealing with missing data - what’s key is that your choices are backed by strong logical reasoning, and all your assumptions are noted down. 3) Statistical Preprocessing This can range from simple applications, like replacing a missing value with the average, to advanced statistical methods. __________________________________ Documentation is a critical component of good quality data. To put a stop to the bad-data cycle, you‘ll need to document all of the transformations in a data dictionary. If the above sounds like a lot, that’s because it is. It is estimated that somewhere between 50 and 90% of the time taken to complete an analytics project is spent on preparing the data. That’s a lot! But without it, you risk performing a flawed analysis - remember? Garbage in, garbage out! Getting data preparation right is key to high data quality and high-quality data analysis. ____________________________________________ We hope this video will help you and your team with accessing and preparing the data for analysis. Hit like, subscribe and share any comments. And don’t forget to download our Data Preparation Guide - link above! ------------------------------------------------------- Are you ready to bring your or your team’s performance to the next level? After years of research and testing, we’re releasing a brand-new Growth Tribe platform featuring a library of 500+ hours of cutting-edge digital content. It’s the only platform you will need to stay ahead of the digital game. Start a free demo here! https://grow.ac/demo What can you expect? Pick one of the 15 internationally recognised certificates in Growth & Marketing, Data & AI or Business & Innovation Choose from 100+ on-demand modules in our extensive and refreshed library Receive 24+ micro-learnings to stay up-to-date with the most recent professional developments in your field Connect with industry experts and get personalised guidance anytime Get access to 80+ downloadable resources, including frameworks and templates Personal coaching to accelerate your career Find a new or better job through our job board Attend exclusive community events to network with like-minded people Find more information here: https://grow.ac/membership Under a team plan (5+ members), you can take advantage of blended learning, combining self-paced online modules and live sessions led by expert trainers. Need a more personalised approach for your team? We offer a customised learning journey where we'll identify knowledge gaps and create a tailored solution that drives your business results. Find more information about team plans here: https://grow.ac/teams-membership Check out our blog for articles, reports, resources and webinars. → https://grow.ac/growthtribe-blog You can also follow us on Social Media here for even more learning materials: LinkedIn:   / growth-tribe   Instagram:   / growthtribe   Facebook:   / growthtribeio   Twitter:   / growthtribe   Video URL:    • Data Quality: Getting Data Preparation Rig...   #growthtribe #data #datadriven #learning #datacourse #dataanalytics #dataquality

Comments
  • How is data prepared for machine learning? 4 года назад
    How is data prepared for machine learning?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Taking a look at Real Healthcare Data | ICD11, CPT, HCPCS, Claims 9 месяцев назад
    Taking a look at Real Healthcare Data | ICD11, CPT, HCPCS, Claims
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Hadoop за 5 минут | Что такое Hadoop? | Введение в Hadoop | Объяснение Hadoop | Simplilearn 4 года назад
    Hadoop за 5 минут | Что такое Hadoop? | Введение в Hadoop | Объяснение Hadoop | Simplilearn
    Опубликовано: 4 года назад
  • What is Data Quality Management? Why is it Important? How do we Improve Data Quality? 4 года назад
    What is Data Quality Management? Why is it Important? How do we Improve Data Quality?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Quantitative Data Analysis 101 Tutorial: Descriptive vs Inferential Statistics (With Examples) 4 года назад
    Quantitative Data Analysis 101 Tutorial: Descriptive vs Inferential Statistics (With Examples)
    Опубликовано: 4 года назад
  • What is HR Analytics? 10 лет назад
    What is HR Analytics?
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Data Modeling in the Modern Data Stack 3 года назад
    Data Modeling in the Modern Data Stack
    Опубликовано: 3 года назад
  • Что обнаружено после взлома разработчика электронных повесток? 1 день назад
    Что обнаружено после взлома разработчика электронных повесток?
    Опубликовано: 1 день назад
  • Data Preparation: Data Cleansing 1 год назад
    Data Preparation: Data Cleansing
    Опубликовано: 1 год назад
  • What is Data Preparation? 4 года назад
    What is Data Preparation?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Введение в Databricks — Что такое Databricks 3 года назад
    Введение в Databricks — Что такое Databricks
    Опубликовано: 3 года назад
  • #3 Data Preparation: Turning Raw Data into Gold | 12-step data analytics roadmap 1 год назад
    #3 Data Preparation: Turning Raw Data into Gold | 12-step data analytics roadmap
    Опубликовано: 1 год назад
  • Descriptive Statistics [Simply explained] 2 года назад
    Descriptive Statistics [Simply explained]
    Опубликовано: 2 года назад
  • Что такое моделирование данных? Руководство для начинающих по моделям данных и моделированию данных 2 года назад
    Что такое моделирование данных? Руководство для начинающих по моделям данных и моделированию данных
    Опубликовано: 2 года назад
  • 🔥 Data Preparation For Data Science 2023 | Data Science Tutorial For Beginners 2023 | Simplilearn 2 года назад
    🔥 Data Preparation For Data Science 2023 | Data Science Tutorial For Beginners 2023 | Simplilearn
    Опубликовано: 2 года назад
  • Потянешь! © амоБлог 12 часов назад
    Потянешь! © амоБлог
    Опубликовано: 12 часов назад
  • Data Preparation Overview 3 года назад
    Data Preparation Overview
    Опубликовано: 3 года назад
  • The most important skills of data scientists | Jose Miguel Cansado | TEDxIEMadrid 8 лет назад
    The most important skills of data scientists | Jose Miguel Cansado | TEDxIEMadrid
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Руководство для начинающих по процессу анализа данных 4 года назад
    Руководство для начинающих по процессу анализа данных
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как забрать свои деньги из банка? Банки могут запретить снимать наличные? | Дмитрий Потапенко* 3 дня назад
    Как забрать свои деньги из банка? Банки могут запретить снимать наличные? | Дмитрий Потапенко*
    Опубликовано: 3 дня назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5