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「資料前處理：負責清理、轉換及整合各類數據，以確保數據質量和一致性，支持後續分析和數據模型的建構。需具備熟練的數據分析工具使用能力，如Python或R，並掌握SQL等資料庫查詢技能。重要的是具備良好的跨部門協作能力，以便與數據科學家、IT部門及業務單位有效溝通，解決數據問題。在台灣職場中，需面對多語系與文化多樣性的挑戰，並適應快速變化的技術環境，要求持續學習與靈活應變。」

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邱志威

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2022/01/07

資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事

實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load）。

ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。

https://tw.alphacamp.co/blog/data-processing-and-data-cleaning