Data in the real-world is almost always dirty, incomplete, scattered or inconsistent. For data scientists, 'janitor work' is a key hurdle to data insights. Whether you use big data for analytics or data science, with increasing variety and velocity of big data, the data pre-processing step can be the most time-consuming step in your data pipeline. Featuring engineering concepts and practical examples in Python and R, this webinar will focus on technical considerations and data engineering techniques to optimise data preparation to get the most value from your big data pipeline.

Hora

14:00 - 15:00 hs GMT+1

Organizador

Big Data Management
Compartir
Enviar a un amigo
Mi email *
Email destinatario *
Comentario *
Repite estos números *
Control de seguridad
Febrero / 2026 193 webinars
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Sábado
Domingo
Lun 26 de Febrero de 2026
Mar 27 de Febrero de 2026
Mié 28 de Febrero de 2026
Jue 29 de Febrero de 2026
Vie 30 de Febrero de 2026
Sáb 31 de Febrero de 2026
Dom 01 de Febrero de 2026
Lun 02 de Febrero de 2026
Mar 03 de Febrero de 2026
Mié 04 de Febrero de 2026
Jue 05 de Febrero de 2026
Vie 06 de Febrero de 2026
Sáb 07 de Febrero de 2026
Dom 08 de Febrero de 2026
Lun 09 de Febrero de 2026
Mar 10 de Febrero de 2026
Mié 11 de Febrero de 2026
Jue 12 de Febrero de 2026
Vie 13 de Febrero de 2026
Sáb 14 de Febrero de 2026
Dom 15 de Febrero de 2026
Lun 16 de Febrero de 2026
Mar 17 de Febrero de 2026
Mié 18 de Febrero de 2026
Jue 19 de Febrero de 2026
Vie 20 de Febrero de 2026
Sáb 21 de Febrero de 2026
Dom 22 de Febrero de 2026
Lun 23 de Febrero de 2026
Mar 24 de Febrero de 2026
Mié 25 de Febrero de 2026
Jue 26 de Febrero de 2026
Vie 27 de Febrero de 2026
Sáb 28 de Febrero de 2026
Dom 01 de Febrero de 2026

Publicidad

Lo más leído »

Publicidad

Más Secciones »

Hola Invitado