دوره ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها با Great Expectations همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها با Great Expectations

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: تضمین کیفیت داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کیفیت داده‌ها و اهمیت آن
  • 2. چرخه حیات کیفیت داده‌ها
  • 3. معرفی چارچوب Great Expectations
  • 4. نصب و پیکربندی Great Expectations
  • 5. آشنایی با مفاهیم Expectation
  • 6. تعریف Expectation Suite
  • 7. ایجاد اولین Expectation
  • 8. انواع Expectation ها: مقایسه‌ای، عددی، رشته‌ای
  • 9. Expectation برای مقادیر Null
  • 10. اعتبارسنجی انواع داده‌ها
  • 11. اعتبارسنجی محدوده مقادیر
  • 12. اعتبارسنجی الگوهای رشته‌ای
  • 13. استفاده از Expectation در پایپ‌لاین‌های داده
  • 14. ادغام Great Expectations با داده‌های موجود
  • 15. تولید گزارش‌های اعتبارسنجی کیفیت داده
  • 16. تحلیل نتایج اعتبارسنجی و شناسایی مشکلات
  • 17. رفع مشکلات کیفیت داده‌ها
  • 18. استفاده از Data Docs برای مستندسازی داده‌ها
  • 19. مقدمه‌ای بر Data Docs
  • 20. ساخت Data Docs با Great Expectations
  • 21. انتشار Data Docs
  • 22. خودکارسازی فرآیند اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها
  • 23. استفاده از Great Expectations در محیط CI/CD
  • 24. مقایسه Great Expectations با ابزارهای مشابه
  • 25. بهینه‌سازی Expectation ها برای کارایی بیشتر
  • 26. مدیریت Expectation ها در پروژه‌های بزرگ
  • 27. استفاده از Profile Data برای کشف Expectation ها
  • 28. معرفی Actionable Expectations
  • 29. ایجاد Actionable Expectations برای رفع خودکار مشکلات
  • 30. استفاده از Expectation Provider ها
  • 31. نوشتن Expectation Provider سفارشی
  • 32. ادغام Great Expectations با دیتابیس‌های مختلف
  • 33. ادغام Great Expectations با Data Lake ها
  • 34. استفاده از Great Expectations با Spark
  • 35. استفاده از Great Expectations با Pandas
  • 36. استفاده از Great Expectations با SQL
  • 37. پیشرفته‌ترین تکنیک‌های Expectation نویسی
  • 38. آشنایی با Expectation Suite Configuration
  • 39. استفاده از Expectation Suite Configuration برای سفارشی‌سازی
  • 40. مدیریت نسخه‌های Expectation
  • 41. تست Expectation ها
  • 42. نظارت بر کیفیت داده‌ها به صورت مداوم
  • 43. ایجاد داشبوردهای کیفیت داده‌ها
  • 44. استفاده از هشدارها برای اطلاع‌رسانی از مشکلات کیفیت داده
  • 45. بهبود مستمر کیفیت داده‌ها
  • 46. مقدمه‌ای بر Data Lineage
  • 47. استفاده از Data Lineage برای ردیابی مشکلات کیفیت داده
  • 48. استفاده از Great Expectations برای Data Discovery
  • 49. آشنایی با Data Contracts
  • 50. ایجاد Data Contracts با Great Expectations
  • 51. استفاده از Data Contracts برای تبادل داده‌ها
  • 52. امنیت در Great Expectations
  • 53. مدیریت دسترسی به Expectation ها
  • 54. مقیاس‌پذیری Great Expectations
  • 55. استفاده از Great Expectations در محیط ابری
  • 56. بهترین روش‌های استفاده از Great Expectations
  • 57. عیب‌یابی مشکلات رایج در Great Expectations
  • 58. معرفی Community Great Expectations
  • 59. مشارکت در توسعه Great Expectations
  • 60. نمونه‌های کاربردی Great Expectations در صنایع مختلف
  • 61. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده‌ها در یک شرکت خرده‌فروشی
  • 62. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده‌ها در یک شرکت مالی
  • 63. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده‌ها در یک سازمان دولتی
  • 64. آینده Great Expectations و کیفیت داده‌ها
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Great Expectations ارزیابی داده اعتبارسنجی داده بهبود کیفیت داده تحلیل داده داده‌کاوی داده‌های پاک داده‌های معتبر کیفیت داده مدیریت داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.