To begin the course, you will learn why cleaning data is important. You will solve simple problems such as leading and trailing spaces in strings, unifying formats for flight registrations, combining strings and more. 

Introduction to Cleaning Data

Unifying flight formats I

Unifying flight formats II

Cleaning messy strings

Trimming strings I

Trimming strings II

Unifying strings

Comparing the similarity between strings

SOUNDEX() and DIFFERENCE()

Comparing names with SOUNDEX()

Comparing names with DIFFERENCE()

Starting with Cleaning Data

In this chapter, you will deepen your data cleaning knowledge. You will learn how to deal with missing data,  avoid duplicate data in your datasets, and work with different formats of dates.

Dealing with missing data

Removing missing values

Removing blank spaces

Filling missing values using ISNULL()

Filling missing values using COALESCE()

Avoiding duplicate data

Diagnosing duplicates

Treating duplicates

Dealing with different date formats

Using CONVERT()

Using FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

Dealing with missing data, duplicate data, and different date formats

In this chapter, you will deal with out of range values and inaccurate data. You will also practice converting data with different types. Finally, you will work on matching patterns to your data to find outliers.

Out of range values and inaccurate data

Out of range values or inaccurate data?

Detecting out of range values

Excluding out of range values

Detecting and excluding inaccurate data

Converting data with different types

Using CAST() and CONVERT()

The series with most episodes

Pattern matching

Characters to specify a patterns

Matching urls

Checking phone numbers

Dealing with out of range values, different data types, and pattern matching

In this final chapter,  you will learn how to combine and aggregate data of some columns into one, split data of one column into more columns,  and transform rows into columns and vice versa.

Combinar datos de varias columnas en una sola columna

Combinando ciudades y estados usando +

Concatenar ciudades y estados

Trabajar con DATEFROMPARTS()

Dividir los datos de una columna en varias columnas

Usar SUBSTRING() y CHARINDEX()

Usar RIGHT(), LEFT() y REVERSE()

¿SUBSTRING() o CHARINDEX()?

Transformar filas en columnas y viceversa

¿PIVOT o UNPIVOT?

Convertir filas en columnas

Convertir columnas en filas

¡Enhorabuena!

Combining, splitting, and transforming data

Flight statistics dataset and series ratings dataset

¿Sabías que las personas que trabajan con datos dedican gran parte del tiempo a limpiar los datos antes de analizarlos? Esto se debe a que los datos del mundo real suelen estar desordenados. Para ayudarte a manejarlos, este curso te enseña a limpiar datos almacenados en una base de datos de SQL Server. Aprenderás a resolver problemas habituales como limpiar cadenas problemáticas, tratar valores vacíos, comparar la similitud entre cadenas y mucho más. Pondrás en práctica todas estas tareas con una amplia variedad de conjuntos de datos interesantes y desordenados, como vuelos mensuales por aeropuerto, series de televisión y ventas de papelería. ¿Listo para ensuciarte las manos?

Intermediate SQL Server

Desarrolla habilidades para convertir datos en ideas asombrosas rápida y precisamente.

Limpieza de datos en bases de datos SQL Server

Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.

¿SUBSTRING() o CHARINDEX()?

Limpieza de datos en bases de datos SQL Server

ejercicio interactivo práctico