Master the critical data transformation skills that turn messy, real-world data into analysis-ready formats. This course tackles two of the most common yet challenging data quality issues facing analysts today: extracting structured data from complex JSON and fixing timezone inconsistencies that corrupt datasets.
Transform JSON & Fix Time Data
Transform JSON & Fix Time Data
Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Pipeline Engineering & Analytics"
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
JSON transformation needs structured methods to manage nested data while preserving integrity and scalability.
Time-based data issues arise from timezone errors that can be found and fixed using pattern checks.
Strong data quality relies on proactive transformations that prevent downstream analytics errors.
Data wrangling blends scripting skills and analytical thinking to fix structural data issues.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Reconciliation
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Data Mapping
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Scripting
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : Data Maintenance
- Catégorie : Data Preprocessing
- Section Compétences masquée. Affichage de 10 compétence(s) sur 18.
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
février 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Pipeline Engineering & Analytics"
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Il y a 2 modules dans ce cours
Learners will master systematic approaches to transform complex nested JSON structures into pandas DataFrames, enabling reliable data preprocessing for analytics pipelines.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir
Learners will develop systematic approaches to identify, diagnose, and correct timezone-related data quality issues that fragment user sessions and compromise temporal analytics.
Inclus
2 vidéos1 lecture3 devoirs1 laboratoire non noté
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