Data Wrangling
Le Data Wrangling est le processus de nettoyage, transformation et structuration des données brutes pour en faciliter l'analyse. C'est une étape cruciale en data science pour obtenir des résultats fiables.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que le Data Wrangling ?
Le Data Wrangling, également connu sous le nom de data munging, est un processus fondamental dans le domaine de la science des données. Il consiste à convertir des données brutes et souvent chaotiques en un format structuré et prêt à l'emploi pour l'analyse. L'origine du terme vient de l'idée de 'maîtriser' ou de 'dompter' des données désordonnées pour les rendre utilisables. Ce processus s'avère indispensable dans un monde où la quantité de données générées chaque jour augmente de manière exponentielle.
Les principes du Data Wrangling incluent la collecte des données, leur nettoyage pour éliminer les anomalies ou les erreurs, la transformation pour les rendre cohérentes et utilisables, et enfin, leur validation pour s'assurer que les données sont prêtes pour les étapes d'analyse avancées. Ce processus est souvent itératif, nécessitant de multiples passages et ajustements pour atteindre un jeu de données fiable et précis.
Avec l'essor des technologies numériques et la disponibilité croissante des données, le Data Wrangling est devenu un élément clé des flux de travail en data science, permettant aux analystes de tirer des insights significatifs à partir de données autrement inexploitées.