اکسپرس 24
کتاب مهندسی داده: یادگیری Data Quality

کتاب مهندسی داده: یادگیری Data Quality

تگ‌ها: Data Quality ETL اعتبارسنجی داده پاکسازی داده پایگاه داده تحلیل داده داده کاوی کیفیت داده مهندسی داده مهندسی داده ایران

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 مهندسی داده: یادگیری Data Quality

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و کیفیت داده
  • 2. اهمیت کیفیت داده در تصمیم‌گیری
  • 3. ابعاد کیفیت داده: کامل بودن، دقت، سازگاری، به موقع بودن
  • 4. معرفی چرخه‌ی حیات کیفیت داده
  • 5. شناسایی منابع داده و پروفایل‌سازی داده
  • 6. روش‌های جمع‌آوری داده و تاثیر آن بر کیفیت
  • 7. استانداردهای کیفیت داده و چارچوب‌های ارزیابی
  • 8. معرفی ابزارهای پروفایل‌سازی داده
  • 9. پاکسازی داده: تشخیص و حذف داده‌های تکراری
  • 10. پاکسازی داده: اصلاح داده‌های نادرست و نامعتبر
  • 11. استانداردسازی داده و یکنواخت‌سازی فرمت‌ها
  • 12. تکمیل داده‌های گمشده: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 13. اعتبارسنجی داده: قوانین و محدودیت‌ها
  • 14. معرفی روش‌های داده کاوی برای ارتقای کیفیت داده
  • 15. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده
  • 16. کیفیت داده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 17. کیفیت داده در انبارهای داده
  • 18. کیفیت داده در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 19. کیفیت داده در داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 20. نقش کیفیت داده در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 21. معماری سیستم‌های مدیریت کیفیت داده
  • 22. معرفی متاداده و نقش آن در کیفیت داده
  • 23. حاکمیت داده (Data Governance) و نقش آن در تضمین کیفیت
  • 24. مدیریت خطا و ردیابی کیفیت داده
  • 25. معرفی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای کیفیت داده
  • 26. اندازه‌گیری و گزارش‌دهی کیفیت داده
  • 27. بهبود مستمر کیفیت داده: روش‌های PDCA و Six Sigma
  • 28. کیفیت داده در سیستم‌های CRM و ERP
  • 29. کیفیت داده در حوزه مالی و حسابداری
  • 30. کیفیت داده در حوزه بهداشت و درمان
  • 31. کیفیت داده در حوزه خرده‌فروشی
  • 32. کیفیت داده در حوزه تولید
  • 33. امنیت داده و ارتباط آن با کیفیت داده
  • 34. حریم خصوصی داده و تاثیر آن بر کیفیت
  • 35. ملاحظات قانونی در مورد کیفیت داده
  • 36. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنتیکی و کیفیت آن‌ها
  • 37. کیفیت داده‌های حسگر و اینترنت اشیا
  • 38. روش‌های مبتنی بر ابر (Cloud) برای مدیریت کیفیت داده
  • 39. معرفی فریم‌ورک‌های کیفیت داده (DAMA-DMBOK)
  • 40. پیاده‌سازی یک برنامه جامع مدیریت کیفیت داده
  • 41. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی کیفیت داده
  • 42. مطالعه موردی: بهبود کیفیت داده در یک سازمان
  • 43. بهینه‌سازی فرآیندهای کیفیت داده
  • 44. استفاده از ابزارهای اتوماسیون در مدیریت کیفیت داده
  • 45. نقش فرهنگ سازمانی در ارتقای کیفیت داده
  • 46. آموزش و آگاهی‌رسانی در زمینه کیفیت داده
  • 47. برنامه‌ریزی برای مهاجرت داده و حفظ کیفیت
  • 48. ارزیابی ریسک‌های مرتبط با کیفیت داده
  • 49. معماری داده لایه ای و کیفیت داده
  • 50. کیفیت داده و داده‌های مکانی
  • 51. تکنیک‌های داده‌کاوی برای شناسایی الگوهای کیفیت پایین
  • 52. استفاده از داده‌های مصنوعی برای تست کیفیت
  • 53. تست کیفیت داده: انواع و روش‌ها
  • 54. کیفیت داده و داده‌های غیرساخت‌یافته
  • 55. کیفیت داده در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 56. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود کیفیت داده
  • 57. سیاست‌های حفظ و نگهداری داده و ارتباط آن با کیفیت
  • 58. نقش تحلیلگران داده در تضمین کیفیت داده
  • 59. کیفیت داده و داده‌های چندرسانه‌ای
  • 60. معماری میکروسرویس‌ها و کیفیت داده
  • 61. کیفیت داده و بلاک‌چین
  • 62. تکنیک‌های تشخیص و اصلاح خطا در داده‌های سری زمانی
  • 63. بهبود کیفیت داده با استفاده از بازخورد کاربر
  • 64. مدیریت کیفیت داده در پروژه‌های Agile
  • 65. روش‌های ارزیابی هزینه کیفیت داده
  • 66. تحلیل علت ریشه‌ای مشکلات کیفیت داده
  • 67. کیفیت داده و انطباق با مقررات صنعت
  • 68. استفاده از داشبوردهای کیفیت داده برای نظارت و کنترل
  • 69. معرفی ابزارهای متن‌باز برای مدیریت کیفیت داده
  • 70. آینده مهندسی داده و کیفیت 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.