Doublons, incohérences et qualité des données

31 min

Bloc 5 — Nettoyage des données
Objectif: disposer d'un cadre explicite de qualité des données, savoir détecter et qualifier les doublons, les incohérences de valeurs, les valeurs impossibles et les types mal inférés, savoir conduire un audit de qualité reproductible produisant un rapport de contrôle, et comprendre pourquoi la défaillance par mauvaise qualité de données est silencieuse en apprentissage automatique.
Durée estimée: 50 minutes
Prérequis: chapitres 005, 013, 014, 018
Quiz associés: 020.1-quiz-dimensions-qualite.md à 020.7-quiz-garbage-in-garbage-out.md

Aperçu — la suite de la leçon est réservée aux inscrits.

Déjà inscrit avec un code ?

Votre accès est rattaché à votre compte, pas à ce lien. Connectez-vous avec le même courriel qu'en classe : votre cours vous attend, inutile de ré-entrer le code.

Se connecter Pas encore de compte ? En créer un

Cette leçon fait partie du module « Nettoyage des données »

Les premiers modules du cours sont en accès libre. Pour la suite, trois possibilités : acheter ce cours une fois pour toutes, vous abonner pour tout ouvrir, ou entrer le code si vous suivez le cours en classe.

M’abonner — 19 $ US/mois Retour au plan