فلش‌کارت‌های آموزشی کنترل کیفیت حرفه‌ای ویکی‌دیتا؛ از اعتبارسنجی داده‌ها تا کشف و اصلاح خطاها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کنترل کیفیت حرفه‌ای ویکی‌دیتا؛ از اعتبارسنجی داده‌ها تا کشف و اصلاح خطاها

موضوع کلی: مدیریت و کیفیت داده‌های وب معنایی

موضوع میانی: کیفیت‌سنجی و اعتبارسنجی داده‌های ویکی‌دیتا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ویکی‌دیتا و مفهوم کیفیت داده
• 2. ساختار داده‌ها در Wikidata
• 3. موجودیت‌ها، آیتم‌ها و شناسه‌های ویکی‌دیتا
• 4. Propertyها و Valueها در ویکی‌دیتا
• 5. شناسه‌های خارجی و نقش آن‌ها در کیفیت داده
• 6. مدل‌سازی صحیح اطلاعات در ویکی‌دیتا
• 7. مفهوم Data Quality در پایگاه‌های دانش
• 8. ابعاد کیفیت داده در ویکی‌دیتا
• 9. کامل‌بودن داده‌ها و شناسایی مقادیر ناقص
• 10. صحت داده‌ها و تشخیص اطلاعات نادرست
• 11. سازگاری داده‌ها میان آیتم‌ها
• 12. یکپارچگی داده‌ها و روابط میان موجودیت‌ها
• 13. اعتبار منابع و References
• 14. بررسی رتبه‌بندی و اعتبار Statementها
• 15. شناخت Constraintها در ویکی‌دیتا
• 16. انواع Constraint و کاربرد هرکدام
• 17. Value Type Constraint
• 18. Format Constraint
• 19. Value Range Constraint
• 20. Single Value Constraint
• 21. Unique Value Constraint
• 22. Mandatory Constraint
• 23. Inverse Constraint
• 24. Symmetric Constraint
• 25. Conflict with Range Constraint
• 26. بررسی هشدارهای Constraint Violation
• 27. تشخیص خطاهای رایج در Statementها
• 28. تشخیص Valueهای نامعتبر
• 29. تشخیص Propertyهای اشتباه
• 30. تشخیص Itemهای تکراری
• 31. شناسایی داده‌های متناقض
• 32. شناسایی روابط غیرمنطقی میان آیتم‌ها
• 33. بررسی خطاهای زمانی و تاریخ‌ها
• 34. اعتبارسنجی مختصات جغرافیایی
• 35. کنترل کیفیت شناسه‌های خارجی
• 36. بررسی قالب و صحت URLها
• 37. بررسی References و منابع ناقص
• 38. شناسایی Statementهای بدون منبع
• 39. تحلیل داده‌های بدون رتبه مناسب
• 40. مقایسه Preferred، Normal و Deprecated Rank
• 41. استفاده از SPARQL برای کنترل کیفیت
• 42. مبانی SPARQL Query در ویکی‌دیتا
• 43. نوشتن Query برای کشف داده‌های ناقص
• 44. نوشتن Query برای کشف مقادیر نامعتبر
• 45. جست‌وجوی Constraint Violationها با SPARQL
• 46. شناسایی آیتم‌های دارای Propertyهای تکراری
• 47. کشف Statementهای متناقض با SPARQL
• 48. بررسی داده‌های بدون Reference با SPARQL
• 49. تحلیل ساختار سلسله‌مراتبی داده‌ها
• 50. کشف Propertyهای گمشده با Query
• 51. مقایسه الگوهای داده میان مجموعه‌ای از آیتم‌ها
• 52. طراحی Queryهای قابل استفاده مجدد برای Quality Control
• 53. بهینه‌سازی Queryهای کنترل کیفیت
• 54. کار با Federated Query در کنترل کیفیت داده
• 55. اعتبارسنجی داده‌های بین‌زبانی
• 56. کنترل کیفیت Labelها
• 57. کنترل کیفیت Descriptionها
• 58. بررسی Aliasهای آیتم‌ها
• 59. تشخیص Labelهای تکراری یا ناسازگار
• 60. بررسی روابط بین آیتم‌ها و Propertyها
• 61. اعتبارسنجی طبقه‌بندی‌ها و Subclassها
• 62. بررسی Parent و Child Relationshipها
• 63. کشف حلقه‌های منطقی در ساختار داده
• 64. تشخیص مسیرهای غیرعادی در Knowledge Graph
• 65. کنترل کیفیت داده‌های جغرافیایی
• 66. کنترل کیفیت داده‌های زمانی
• 67. اعتبارسنجی مقادیر عددی و واحدهای اندازه‌گیری
• 68. بررسی Precision در مقادیر کمی
• 69. تشخیص اختلاف واحدها و تبدیل‌های نادرست
• 70. اعتبارسنجی داده‌های علمی و تخصصی
• 71. ساخت قواعد کنترل کیفیت اختصاصی
• 72. تبدیل نیازهای کیفیت داده به Validation Rule
• 73. طراحی Ruleهای قابل نگهداری
• 74. اولویت‌بندی خطاها بر اساس شدت
• 75. تفکیک خطاهای بحرانی از خطاهای کم‌اهمیت
• 76. اندازه‌گیری نرخ خطا در مجموعه داده
• 77. محاسبه شاخص‌های کیفیت ویکی‌دیتا
• 78. اندازه‌گیری Completeness
• 79. اندازه‌گیری Consistency
• 80. اندازه‌گیری Validity
• 81. اندازه‌گیری Accuracy
• 82. ساخت داشبورد پایش کیفیت داده
• 83. پایش مستمر تغییرات داده
• 84. شناسایی Regression در کیفیت داده
• 85. مقایسه کیفیت داده در بازه‌های زمانی
• 86. کنترل کیفیت قبل و بعد از ویرایش
• 87. طراحی Workflow برای بررسی و اصلاح خطا
• 88. بازبینی دستی نتایج Validation
• 89. تأیید اصلاحات پیشنهادی
• 90. اصلاح ایمن داده‌های معیوب
• 91. مدیریت ویرایش‌های انبوه
• 92. جلوگیری از تخریب ناخواسته داده‌ها
• 93. ثبت و مستندسازی اصلاحات
• 94. طراحی فرآیند Review و Approval
• 95. خودکارسازی کنترل کیفیت با Bot
• 96. طراحی Bot برای کشف خطاها
• 97. طراحی Bot برای گزارش خطاها
• 98. محدودیت‌ها و ملاحظات ویرایش خودکار
• 99. مدیریت نرخ درخواست و API
• 100. ساخت سیستم هشدار برای خطاهای جدید