دوره راهکارهای نوین پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از Cloud Dataprep همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از Cloud Dataprep

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مهندسی داده و آماده‌سازی داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مهندسی داده و جایگاه پاک‌سازی در خط لوله داده
• 2. معرفی معماری و قابلیت‌های سرویس Cloud Dataprep
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری و اتصال به منابع داده
• 4. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای رایج و ساختارهای فایل در فضای ابری
• 5. وارد کردن مجموعه‌های داده بزرگ به پلتفرم Dataprep
• 6. بررسی اولیه و تحلیل آماری توزیع داده‌ها
• 7. شناسایی ناهنجاری‌ها و مقادیر مفقود در مجموعه داده
• 8. تکنیک‌های استانداردسازی نام‌گذاری و مدیریت فیلدها
• 9. اصول تمیزسازی داده‌های متنی و حذف کاراکترهای زائد
• 10. تبدیل انواع داده‌ها و اصلاح فرمت‌های تاریخ و زمان
• 11. اعتبارسنجی مقادیر عددی و شناسایی داده‌های پرت
• 12. مدیریت داده‌های تکراری و استراتژی‌های ادغام رکوردها
• 13. استفاده از دستورات شرطی برای اصلاح منطقی داده‌ها
• 14. استخراج اطلاعات از رشته‌های متنی با استفاده از الگوهای منظم
• 15. جداسازی و ترکیب ستون‌ها برای ساخت ساختار مطلوب
• 16. کار با توابع ریاضی و آماری برای محاسبات پیش‌پردازش
• 17. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس معیارهای کسب‌وکار
• 18. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی رکوردها برای تحلیل‌های کلان
• 19. اتصال چندین منبع داده و عملیات پیوند جداول
• 20. مدیریت روابط بین داده‌ها در فرآیند یکپارچه‌سازی
• 21. کاربرد ابزارهای بصری برای شناسایی الگوهای خطا
• 22. ذخیره‌سازی دستورالعمل‌های تبدیل داده به عنوان دستورالعمل‌های خودکار
• 23. اجرای فرآیند تبدیل بر روی حجم عظیم داده‌ها
• 24. نظارت بر عملکرد خط لوله داده و مدیریت خطاها
• 25. بهینه‌سازی تنظیمات برای افزایش سرعت پردازش داده‌ها
• 26. خروجی گرفتن از داده‌های پاک‌سازی شده به انباره‌های داده
• 27. اتصال خروجی Dataprep به ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری
• 28. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 29. رعایت استانداردهای حریم خصوصی در پالایش داده‌ها
• 30. مستندسازی مراحل پاک‌سازی برای تضمین تکرارپذیری
• 31. خودکارسازی خط لوله‌های داده با استفاده از زمان‌بندی
• 32. مدیریت تغییرات در طرح‌واره‌های داده‌ای
• 33. استراتژی‌های به‌روزرسانی داده‌های حجیم در خط لوله
• 34. بررسی موردی: پاک‌سازی داده‌های فروش برای تحلیل‌های مدیریتی
• 35. بررسی موردی: یکپارچه‌سازی داده‌های مشتریان از منابع پراکنده
• 36. ارزیابی کیفیت داده‌های نهایی پیش از ورود به مدل‌های تحلیل
• 37. رفع اشکالات رایج در حین اجرای خط لوله‌های ابری
• 38. تأمین پایداری خط لوله در مواجهه با داده‌های غیرساختارمند
• 39. استفاده از کتابخانه‌های مکمل برای توسعه قابلیت‌های Dataprep
• 40. جمع‌بندی و پیاده‌سازی پروژه نهایی پاک‌سازی داده‌ها