Je begint de cursus met waarom gegevens opschonen belangrijk is. Je pakt eenvoudige problemen aan, zoals spaties aan het begin en einde van strings, het uniformeren van notaties voor vluchtregistraties, strings samenvoegen en meer.

Introductie tot data opschonen

Formaten van vluchten uniformeren I

Formaten van vluchten uniform maken II

Rommelige strings opschonen

Strings trimmen I

Spaties trimmen II

Strings uniformeren

De gelijkenis tussen strings vergelijken

SOUNDEX() en DIFFERENCE()

Namen vergelijken met SOUNDEX()

Namen vergelijken met DIFFERENCE()

Aan de slag met gegevens opschonen

In dit hoofdstuk verdiep je je kennis over gegevens opschonen. Je leert omgaan met ontbrekende data, dubbele data in je gegevenssets vermijden en werken met verschillende datumnotaties.

Omgaan met ontbrekende gegevens

Ontbrekende waarden verwijderen

Lege spaties verwijderen

Ontbrekende waarden opvullen met ISNULL()

Ontbrekende waarden opvullen met COALESCE()

Dubbele data voorkomen

Duplicaten opsporen

Duplicaten behandelen

Werken met verschillende datumformaten

CONVERT() gebruiken

FORMAT() gebruiken

CONVERT() vs FORMAT()

Omgaan met ontbrekende data, dubbele data en verschillende datumnotaties

In dit hoofdstuk ga je aan de slag met waarden buiten het verwachte bereik en onjuiste data. Je oefent ook met het converteren van data met verschillende typen. Tot slot pas je patroonmatching toe op je data om uitschieters te vinden.

Waarden buiten bereik en onnauwkeurige gegevens

Waarden buiten bereik of onnauwkeurige gegevens?

Waarden buiten het bereik detecteren

Waarden buiten het bereik uitsluiten

Onnauwkeurige gegevens opsporen en uitsluiten

Gegevens met verschillende types converteren

CAST() en CONVERT() gebruiken

De serie met de meeste afleveringen

Patroonherkenning

Tekens om patronen te specificeren

URL's matchen

Telefoonnummers controleren

Omgaan met waarden buiten bereik, verschillende datatypen en patroonherkenning

In dit laatste hoofdstuk leer je hoe je gegevens uit meerdere kolommen kunt combineren en aggregeren tot één, data uit één kolom kunt splitsen in meerdere kolommen, en rijen naar kolommen kunt transformeren en omgekeerd.

Data uit meerdere kolommen samenvoegen in één kolom

Steden en staten combineren met +

Steden en staten samenvoegen

Werken met DATEFROMPARTS()

Gegevens uit één kolom opsplitsen in meerdere kolommen

SUBSTRING() en CHARINDEX() gebruiken

RIGHT(), LEFT() en REVERSE() gebruiken

SUBSTRING() of CHARINDEX()?

Rijen omzetten naar kolommen en omgekeerd

PIVOT of UNPIVOT?

Rijen omzetten naar kolommen

Kolommen omzetten naar rijen

Gefeliciteerd!

Gegevens combineren, splitsen en transformeren

Flight statistics dataset and series ratings dataset

Wist je dat data scientists en data-analisten veel tijd besteden aan het opschonen van data voordat ze kunnen analyseren? Dat komt doordat data in de praktijk vaak rommelig is. In deze cursus leer je daarom hoe je data opschoont die is opgeslagen in een SQL Server-database. Je leert veelvoorkomende problemen oplossen, zoals het opschonen van onoverzichtelijke strings, omgaan met lege waarden, de gelijkenis tussen strings vergelijken, en veel meer. Je gaat hiermee hands-on aan de slag met een breed scala aan interessante en rommelige gegevenssets, waaronder maandelijkse vliegbewegingen per luchthaven, tv-series en papierwinkelsales. Ben je klaar om je handen vuil te maken?

Intermediate SQL Server

Ontwikkel de vaardigheden om snel en nauwkeurig van ruwe data naar geweldige inzichten te gaan.

Gegevens opschonen in SQL Server-databases

Leer hoe je ruwe data kunt opschonen en omzetten in goede inzichten.

Tekens om patronen te specificeren

Gegevens opschonen in SQL Server-databases

Interactieve oefening met praktijkervaring