فلش‌کارت‌های آموزشی جامع پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها با ابزار Google Cloud Dataprep برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها با ابزار Google Cloud Dataprep برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری (Business Intelligence)

موضوع میانی: مهندسی و آماده‌سازی داده‌های کلان در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت پاکسازی داده در هوش تجاری
• 2. آشنایی با محیط کاربری و معماری Google Cloud Dataprep
• 3. اتصال به منابع داده در فضای ابری و وارد کردن فایل‌ها
• 4. بررسی اولیه کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 5. ساختار داده‌های حجیم و چالش‌های یکپارچه‌سازی در سازمان
• 6. کار با ستون‌ها و تغییر نوع داده‌ها برای تحلیل‌های مالی
• 7. اصول مدیریت مقادیر تهی و داده‌های گم‌شده در مجموعه‌های بزرگ
• 8. تکنیک‌های استانداردسازی فرمت‌های تاریخی و زمانی
• 9. پاکسازی داده‌های متنی و حذف کاراکترهای غیرمجاز
• 10. حذف داده‌های تکراری و یکسان‌سازی رکوردهای مشابه
• 11. استفاده از فرمول‌ها و توابع شرطی برای اصلاح داده‌ها
• 12. تغییر ساختار داده‌ها از حالت گسترده به متمرکز
• 13. ادغام منابع داده مختلف با استفاده از دستور Join
• 14. الحاق مجموعه‌های داده‌ای مشابه با دستور Union
• 15. استفاده از الگوهای جستجو برای استخراج اطلاعات کلیدی
• 16. ایجاد ستون‌های محاسباتی برای شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 17. مدیریت داده‌های پرت و حذف نویزهای آماری
• 18. کار با داده‌های سلسله‌مراتبی و تبدیل آن‌ها به جداول تخت
• 19. بهینه‌سازی عملکرد پردازش داده در مقیاس بزرگ
• 20. اعمال قوانین اعتبارسنجی برای تضمین کیفیت داده‌های ورودی
• 21. خودکارسازی فرایندهای پاکسازی با استفاده از Recipes
• 22. مدیریت نسخه‌ها و تاریخچه تغییرات در پروژه‌های داده‌ای
• 23. خروجی گرفتن از داده‌های پاکسازی شده برای ابزارهای گزارش‌دهی
• 24. اتصال مستقیم به BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 25. ایجاد خط لوله داده برای بروزرسانی خودکار گزارش‌های مدیریتی
• 26. اصول امنیت و دسترسی به داده‌ها در محیط ابری
• 27. مدیریت حریم خصوصی و محرمانگی داده‌های سازمانی در پردازش ابری
• 28. مستندسازی مراحل پاکسازی برای رعایت استانداردهای حاکمیت داده
• 29. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری از داده‌های حجیم برای تست سریع
• 30. عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
• 31. مطالعه موردی: پاکسازی داده‌های فروش برای تحلیل‌های مدیریتی
• 32. مطالعه موردی: یکپارچه‌سازی داده‌های مشتریان از منابع پراکنده
• 33. ارزیابی نهایی کیفیت داده‌های آماده‌سازی شده برای داشبوردهای مدیریتی