データアナリストは皆、分析を行うさいにクリーンなデータを求めています。このパートでは、クリーンなデータとダーティなデータの違いについて学びます。また、表計算ソフトやその他のツールを使ったデータ クリーニングのテクニックもご紹介します。

データクリーニングのさまざまな方法を知っておくと、データアナリストの仕事がぐっと楽になります。 このパートでは、SQL を使用してデータクリーニングを行う方法を確認します。SQL で使えるクエリや関数を使って、データのクリーニングや変換を行い、分析に使える状態にする方法を探ります。

データのクリーニングは、データ分析プロセスにおいて不可欠なステップです。クリーニングの検証とレポートは、データが次のステップに進む準備ができていることを示す手段でもあります。このパートでは、データクリーニングの検証とレポート作成に関わるプロセスと、そのメリットについて学んでいきます。

効果的なレジュメを作成することは、データアナリティクスのキャリアを歩む上で役に立ちます。このパートでは、自分の長所と適用できる経験を強調するレジュメの作成に重点を置いて、求職活動のプロセスに関するあらゆることを学びます。まだ求人に応募していない方でも、この機会にぜひレジュメを充実させましょう。メジャーリーグでの初シーズンのスプリングトレーニングのように、これは見逃せないものです。

用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに備えましょう。その後、サンプルサイズの重要性、データの完全性、データとビジネス上の目的との関連性に関する知識を、クイズを通して実証しましょう。また、表計算ソフトと SQL の両方で、データクリーニングの技術を適用する機会もあります。最後に、データクリーニングのプロセスと結果を文書化し、レポートし、検証しましょう。