Основы качества данных: рамки ТДК

В мире, где все движется благодаря данным, низкое качество данных приводит к неверным выводам, расточительному использованию ресурсов и неэффективному принятию решений. Этот курс поможет вам ознакомиться с концепцией общего качества данных (ОКД), представляющей собой структурированный подход к оценке данных из таких предназначенных для этого источников, как обследования, и из таких собранных источника, как административные данные или данные, полученные с помощью датчиков. Вы перейдете от предположений о надежности данных к систематическому измерению представления и ошибок измерения, интегрируя современные концепции наблюдаемости данных, чтобы сохранить чистоту ваших данных. Что вы узнаете: - Понять основные различия между проектными и собранными данными. - Анализ аспектов измерения и представления в рамках ТДК. - выявление основных факторов, угрожающих качеству данных, включая охват, выборку и ошибки, связанные с непредставлением ответов. - применять методы профилирования данных для оценки полноты и согласованности набора данных. - Внедрение современных правил проверки качества данных для выявления ошибок на ранних этапах жизненного цикла данных. - Настройка программных проверок для мониторинга работоспособности данных и предотвращения сбоев конвейера. Начиная с основных определений качества данных и основных измерений TDQ, курс продвигается через практические сценарии, концептуальные разбивки и письменные примеры проверки. Вы узнаете, как диагностировать проблемы с данными и создавать надежные проверки качества. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, администраторов баз данных и начинающих инженеров данных. Участники получат знания, необходимые для проведения анализа на прочной и надежной основе. Начните создавать надежную основу для надежного анализа данных сегодня.