大数据清洗与预处理实战课程
培训对象：
大数据工程师；数据平台开发人员；数据分析师；以及希望掌握大数据清洗与预处理核心技能的数据技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握大数据场景下的数据清洗与预处理的核心技术，能够高效处理海量、多源、异构的原始数据。精通使用Spark/Pandas进行缺失值处理、异常值检测、数据标准化、特征编码等预处理操作。掌握数据质量评估指标体系与数据监控方法。具备独立完成从原始数据采集到高质量"AI-Ready数据集"构建的全流程开发能力。
培训内容介绍：
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大数据预处理概述：讲解数据预处理在大数据流程中的重要性（Garbage In Garbage Out）。介绍数据预处理的四大核心任务：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。分析海量数据预处理的挑战（规模、速度、异构性）。
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数据质量评估体系：学习数据质量的6个维度（准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性、有效性）。掌握数据质量评估报告的编制方法，建立数据质量监控指标体系。
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数据采集与存储：学习从多源系统（业务数据库、日志文件、API接口、消息队列）采集数据的方法。掌握数据落地存储的策略（HDFS、对象存储、数据湖），了解不同存储格式（CSV、JSON、Parquet、ORC、Avro）的优劣与适用场景。
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缺失值处理：讲解缺失值产生的原因与类型（MCAR、MAR、MNAR）。学习大规模数据下的缺失值处理方法：删除（行删除、列删除）、填充（常量填充、均值/中位数/众数填充、前向/后向填充、插值法、模型预测填充）。使用Spark实现高效的缺失值处理。
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异常值检测与处理：学习异常值的定义与影响。掌握适用于大数据场景的异常值检测方法：统计方法（Z-Score、IQR）、聚类方法（DBSCAN）、隔离森林（Isolation Forest）。演练使用Spark MLlib进行分布式异常检测。
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重复数据处理：学习完全重复记录与部分重复记录的识别方法。掌握基于关键字段的精确去重与基于相似度算法的模糊去重技术。使用Spark实现大规模数据的去重操作。
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数据标准化与归一化：讲解标准化（Z-Score Normalization）与归一化（Min-Max Scaling）的原理与适用场景。学习RobustScaler应对异常值的方法。使用Spark MLlib实现分布式数据缩放。
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特征编码与转换：学习分类特征的处理方法：标签编码（StringIndexer）、独热编码（OneHotEncoder）、特征哈希（Feature Hashing）。掌握连续特征的分箱（Bucketizer、QuantileDiscretizer）。使用Spark MLlib实现特征编码Pipeline。
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数据集成与实体解析：学习多源数据的合并与集成，处理数据不一致问题。掌握实体解析（Entity Resolution）技术，解决同名异义、异名同义等数据冲突。演练基于Spark的分布式实体解析方法。
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数据规约与采样：讲解维度灾难的概念与影响。学习PCA、SVD等降维技术的原理与分布式实现。掌握大规模数据的采样方法（随机采样、分层采样、蓄水池采样）。
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Spark MLlib预处理Pipeline：深入讲解Spark MLlib的Transformer与Estimator抽象，学习构建端到端的预处理Pipeline。掌握Pipeline的保存与加载，实现预处理流程的复用与管理。
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完整数据预处理项目实战：从多源原始数据（含缺失、异常、重复、不一致）开始，经历数据质量评估、清洗、集成、变换、规约的完整预处理流程，构建高质量的"AI-Ready数据集"。输出可复用的预处理代码与数据质量报告。
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针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
