Uno dei problemi più comuni che i data scientist devono affrontare sono i problemi di qualità dei dati. Dati di scarsa qualità possono influire sull'accuratezza e l'affidabilità di un progetto di data science. Ciò può essere causato da dati mancanti, dati errati, valori fuori intervallo o dati distorti. I data scientist devono identificare questi problemi di qualità dei dati e utilizzare tecniche di pulizia dei dati per garantire che i dati siano accurati e affidabili.
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