Coursera

Apply Data Cleaning Basics

Sichern Sie sich eines unserer besten Angebote mit Coursera Plus für 199 $ (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.
Coursera

Apply Data Cleaning Basics

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Normalize UTM fields and standardize marketing channel naming conventions

  • Remove duplicate records and clean inconsistent campaign datasets

  • Reconcile conversion counts across GA4, ad platforms, and CRM systems

  • Build validation workflows that identify discrepancies and reporting gaps

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Kürzlich aktualisiert!

Juni 2026

Bewertungen

5 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Marketing Data & Reporting Essentials“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

This module focuses on the cleaning routines required to make marketing datasets reliable for analysis. Learners examine how inconsistent UTM tagging, fragmented channel labels, inconsistent case, whitespace, and naming conventions distort attribution and reporting. The module covers string normalization, duplicate detection, normalization and deduplication, and industry-standard conventions for utm_source, utm_medium, and utm_campaign fields. Learners also explore pipeline duplicates, tracking misfires, and manual-entry duplication. An AI-first workflow demonstrates how analysts can use AI tools to generate cleaning scripts while maintaining responsibility for validation and quality control. In the guided lab, learners apply TRIM and LOWER functions, create cleaned columns, remove duplicate records, and validate outputs against a reference file.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

This module teaches learners how to validate and reconcile conversion data across analytics platforms, ad platforms, and systems of record. Learners examine why discrepancies occur between GA4, CRM, order -management systems, and ad platforms, including attribution windows, cookie -consent limitations, client-side pixels, server-side tracking, and modeled conversions. The module emphasizes establishing a source of truth based on reporting objectives and business context. Learners use validation scripts to compare records, flag variance thresholds, standardize dates, calculate variance percentages, identify outliers, and document discrepancies. AI-assisted workflows support script generation while reinforcing review of join logic, variance calculations, and validation steps. In the hands-on lab, learners build comparison tables, calculate variances, flag inconsistencies, and recommend a source of truth.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren3 Aufgaben

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

ansrsource instructors
277 Kurse18.120 Lernende

von

Coursera

Mehr von Data Analysis entdecken

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.