اکسپرس 24
کتاب اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها در سیستم‌های اطلاعاتی

کتاب اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها در سیستم‌های اطلاعاتی

تگ‌ها: اعتبارسنجی داده پاکسازی داده تحلیل داده تضمین کیفیت داده داده کاوی سیستم های اطلاعاتی فناوری اطلاعات مدیریت کیفیت داده مهندسی نرم افزار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها در سیستم‌های اطلاعاتی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت و تضمین کیفیت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی داده‌ها
  • 2. اهمیت کیفیت داده در سیستم‌های اطلاعاتی
  • 3. تعریف و ابعاد کیفیت داده
  • 4. انواع خطاهای داده‌ای
  • 5. چرخه عمر داده و نقاط اعتبارسنجی
  • 6. مراحل فرآیند اعتبارسنجی داده
  • 7. روش‌های اعتبارسنجی داده
  • 8. قوانین اعتبارسنجی داده
  • 9. تعریف قوانین اعتبارسنجی
  • 10. قوانین صحت داده (Integrity Rules)
  • 11. قوانین کامل بودن داده (Completeness Rules)
  • 12. قوانین یکپارچگی داده (Consistency Rules)
  • 13. قوانین دقت داده (Accuracy Rules)
  • 14. قوانین یکتایی داده (Uniqueness Rules)
  • 15. قوانین قالب‌بندی داده (Format Rules)
  • 16. قوانین دامنه مقادیر (Domain Rules)
  • 17. قوانین وابستگی داده (Dependency Rules)
  • 18. پیاده‌سازی قوانین اعتبارسنجی
  • 19. ابزارهای اعتبارسنجی داده
  • 20. طراحی پایگاه داده و اعتبارسنجی
  • 21. اعتبارسنجی داده در مراحل ورود اطلاعات
  • 22. اعتبارسنجی داده در پایگاه داده
  • 23. اعتبارسنجی داده در مراحل پردازش
  • 24. اعتبارسنجی داده در گزارش‌گیری
  • 25. اعتبارسنجی داده در مهاجرت داده
  • 26. پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 27. اهمیت پاکسازی داده
  • 28. مراحل پاکسازی داده
  • 29. شناسایی داده‌های نامعتبر
  • 30. اصلاح داده‌های نامعتبر
  • 31. حذف داده‌های نامعتبر
  • 32. استانداردسازی داده‌ها
  • 33. یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 34. مدیریت داده‌های تکراری
  • 35. تکنیک‌های تشخیص داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 36. روش‌های مدیریت داده‌های پرت
  • 37. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های ساختاریافته
  • 38. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 39. اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های بدون ساختار
  • 40. اعتبارسنجی داده‌های متنی
  • 41. اعتبارسنجی داده‌های عددی
  • 42. اعتبارسنجی داده‌های تاریخ و زمان
  • 43. اعتبارسنجی داده‌های جغرافیایی
  • 44. اعتبارسنجی داده‌های مالی
  • 45. اعتبارسنجی داده‌های مشتریان
  • 46. اعتبارسنجی داده‌های محصول
  • 47. اعتبارسنجی داده‌های تراکنش
  • 48. اعتبارسنجی داده‌های سیستمی
  • 49. اعتبارسنجی داده در هوش تجاری (BI)
  • 50. اعتبارسنجی داده در علم داده (Data Science)
  • 51. اعتبارسنجی داده در یادگیری ماشین (ML)
  • 52. اعتبارسنجی داده در کلان داده (Big Data)
  • 53. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 54. شاخص‌های کیفیت داده (Data Quality Metrics)
  • 55. پایش کیفیت داده
  • 56. گزارش‌دهی کیفیت داده
  • 57. نقش تحلیلگر داده در اعتبارسنجی
  • 58. نقش مهندس داده در اعتبارسنجی
  • 59. نقش مدیر داده در اعتبارسنجی
  • 60. تضمین کیفیت نرم‌افزار و اعتبارسنجی داده
  • 61. تست واحد و اعتبارسنجی داده
  • 62. تست یکپارچه‌سازی و اعتبارسنجی داده
  • 63. تست سیستمی و اعتبارسنجی داده
  • 64. تست پذیرش کاربر و اعتبارسنجی داده
  • 65. روش‌های اکتشافی در اعتبارسنجی داده
  • 66. استفاده از کدنویسی در اعتبارسنجی داده
  • 67. اسکریپت‌نویسی برای اعتبارسنجی
  • 68. فریم‌ورک‌های اعتبارسنجی داده
  • 69. اعتبارسنجی داده در محیط‌های ابری
  • 70. امنیت داده و اعتبارسنجی
  • 71. حریم خصوصی داده و اعتبارسنجی
  • 72. ملاحظات اخلاقی در اعتبارسنجی داده
  • 73. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
  • 74. استانداردهای داده در صنعت
  • 75. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 76. نقش فراداده در اعتبارسنجی
  • 77. مخزن داده (Data Repository) و اعتبارسنجی
  • 78. انبار داده (Data Warehouse) و اعتبارسنجی
  • 79. دریاچه داده (Data Lake) و اعتبارسنجی
  • 80. معماری داده و اعتبارسنجی
  • 81. مدل‌سازی داده و اعتبارسنجی
  • 82. مفاهیم داده‌کاوی در اعتبارسنجی
  • 83. یادگیری نظارت‌شده برای اعتبارسنجی
  • 84. یادگیری بدون نظارت برای اعتبارسنجی
  • 85. یادگیری تقویتی در اعتبارسنجی
  • 86. ارزیابی مدل‌های اعتبارسنجی
  • 87. بهبود مستمر کیفیت داده
  • 88. پروژه‌های اعتبارسنجی و پاکسازی داده
  • 89. مطالعات موردی (Case Studies) در اعتبارسنجی داده
  • 90. چالش‌های رایج در اعتبارسنجی داده
  • 91. راهکارها و بهترین شیوه‌ها (Best Practices)
  • 92. آینده اعتبارسنجی داده
  • 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 94. مرور آموخته‌ها
  • 95. کاربرد عملی اعتبارسنجی داده
  • 96. تمرینات عملی اعتبارسنجی داده
  • 97. پروژه نهایی اعتبارسنجی داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.