Przejdź do treści
Technologie

Przygotowanie i kontrola jakości danych w R

Praktyczne szkolenie z przygotowania i kontroli jakości danych w środowisku R z wykorzystaniem ekosystemu tidyverse. Uczestnicy poznają pipeline przetwarzania danych (dplyr, tidyr, stringr, lubridate), narzędzia walidacji (pointblank, validate), metody obsługi braków danych (mice, naniar), wykrywanie outlierów, profilowanie danych oraz budowanie reprodukowalnych workflow ETL.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Jakość danych to fundament każdej wiarygodnej analizy — a w praktyce analitycy spędzają nawet 80% czasu na czyszczeniu i przygotowaniu danych. Brak systematycznego podejścia do walidacji prowadzi do ukrytych błędów, które propagują się przez cały pipeline analityczny. R wraz z ekosystemem tidyverse oferuje jedne z najlepszych narzędzi do strukturalnego przetwarzania i kontroli jakości danych.

Podczas szkolenia uczestnicy poznają kompletny pipeline — od wczytania surowych danych, przez transformację z tidyverse, walidację z pointblank i validate, obsługę braków danych z mice i naniar, po budowanie reprodukowalnych workflow ETL z pakietem targets.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: budować pipeline przetwarzania danych z wykorzystaniem tidyverse, definiować i automatyzować reguły walidacji z pointblank i validate, analizować wzorce braków danych i stosować odpowiednie metody imputacji, wykrywać outlierów metodami statystycznymi i wizualizować anomalie. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: analityków danych odpowiedzialnych za jakość danych w organizacji, data scientists pracujących z nieoczyszczonymi zbiorami danych, data engineers budujących pipeline ETL w R.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 2 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

  • Budować pipeline przetwarzania danych z wykorzystaniem tidyverse (dplyr, tidyr, stringr, lubridate)
  • Definiować i automatyzować reguły walidacji danych z pointblank i validate
  • Analizować wzorce braków danych i stosować odpowiednie metody imputacji (mice)
  • Wykrywać outlierów metodami statystycznymi i wizualizować anomalie
  • Tworzyć automatyczne raporty profilowania i jakości danych
  • Projektować reprodukowalne workflow ETL z pakietem targets
  • Integrować kontrolę jakości danych z istniejącymi pipeline analitycznymi

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy danych odpowiedzialni za jakość danych w organizacji
Data Scientists pracujący z nieoczyszczonymi zbiorami danych
Data Engineers budujący pipeline ETL w R
Statystycy i badacze dbający o reprodukowalność analiz
Business Intelligence specjaliści
Programiści R chcący ustandaryzować procesy czyszczenia danych
Menedżerowie danych i osoby odpowiedzialne za data governance

Wymagania wstępne

  • Podstawowa znajomość języka R (zmienne, funkcje, struktury danych)
  • Doświadczenie w pracy z ramkami danych (data.frame / tibble)
  • Podstawowa znajomość tidyverse (dplyr, ggplot2) jest zalecana
  • Własny laptop z zainstalowanym R i RStudio

Program szkolenia

01

Pipeline przetwarzania danych z tidyverse

  • Architektura tidyverse i filozofia tidy data
  • dplyr — filtrowanie, transformacja i agregacja danych
  • tidyr — pivotowanie, separacja i łączenie kolumn
  • stringr — przetwarzanie danych tekstowych i regex
  • lubridate — obsługa dat i stref czasowych
02

Walidacja i kontrola jakości danych

  • pointblank — deklaratywna walidacja z raportami HTML
  • validate — reguły walidacji i monitoring jakości
  • Definiowanie reguł biznesowych i progów akceptacji
  • Automatyczne raporty jakości danych
  • Integracja walidacji z pipeline przetwarzania
03

Obsługa braków danych i imputacja

  • naniar — wizualizacja i analiza wzorców braków danych
  • Mechanizmy powstawania braków (MCAR, MAR, MNAR)
  • mice — wielokrotna imputacja łańcuchowa
  • Porównanie metod imputacji i ocena ich jakości
  • Strategie postępowania z brakami w różnych typach danych
04

Wykrywanie outlierów i profilowanie danych

  • Metody statystyczne wykrywania outlierów (IQR, Z-score, Mahalanobis)
  • Pakiety do profilowania danych (skimr, DataExplorer)
  • Automatyczne raporty profilowania zbiorów danych
  • Wizualizacja rozkładów i anomalii
  • Strategie postępowania z wartościami odstającymi
05

Reprodukowalne workflow ETL w R

  • Projektowanie pipeline ETL z pakietem targets
  • Czyszczenie danych jako reprodukowalny workflow
  • Logowanie i audyt transformacji danych
  • Testowanie pipeline z testthat
  • Najlepsze praktyki organizacji projektów data quality

Formy realizacji

Online

  • Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
  • Interaktywne sesje na żywo z trenerem
  • Materiały dostępne przez 30 dni
  • Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

  • Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
  • Intensywne warsztaty praktyczne
  • Networking z innymi uczestnikami
  • Pełne skupienie na nauce

Najczęściej zadawane pytania

Jakie wymagania wstępne muszę spełnić przed szkoleniem?

Wymagana jest podstawowa znajomość języka R (zmienne, funkcje, struktury danych) oraz doświadczenie w pracy z ramkami danych. Znajomość tidyverse jest zalecana, ale nie obowiązkowa — kluczowe funkcje zostaną przypomniane na początku szkolenia.

W jakim formacie odbywa się szkolenie i ile trwa?

Szkolenie trwa 2 dni i jest dostępne w formacie online (na żywo) oraz stacjonarnym. Program opiera się na praktycznych ćwiczeniach — uczestnicy pracują na rzeczywistych, nieuporządkowanych zbiorach danych. Każdy uczestnik otrzymuje materiały szkoleniowe i certyfikat ukończenia.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie skierowane jest do analityków danych odpowiedzialnych za jakość danych, data scientists pracujących z nieoczyszczonymi zbiorami, data engineers budujących pipeline ETL w R oraz statystyków dbających o reprodukowalność analiz.

Anna Polak
Anna Polak Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90