کیفیت داده: ارزیابی، بهبود، و اجرای سیستمهای قابل اعتماد
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
کیفیت داده، بنیان تحلیلهای قابل اعتماد، داشبوردهای معتبر و یادگیری ماشین مؤثر است. در این دوره، مدرس Smriti Mishra مفاهیم اصلی کیفیت داده را بررسی میکند و نشان میدهد چگونه میتوانید بهترین روشها را برای بهبود نتایج در طول عمر داده به کار ببرید. این دوره ابزارهایی عملی لازم برای مدیریت مؤثر کیفیت داده در محیطهای واقعی، از درک ابعاد کیفیت گرفته تا بررسی های اعتبارسنجی در پایتون و ادغام آنها در پایپ لاین های داده را در اختیار شما قرار می دهد.
در طول مسیر Smriti تأکید میکند که دادههای با کیفیت پایین چگونه میتوانند مدلهای هوش مصنوعی را تضعیف کرده، درک کسبوکار را تحریف کنند و تصمیمگیریهای استراتژیک را مخدوش نمایند. این دوره برای حرفهایهای داده طراحی شده که میخواهند سیستمهای دادهای امنتر، کارآمدتر و با عملکرد بالا ایجاد کنند.
کیفیت داده: ارزیابی، بهبود، و اجرای سیستمهای قابل اعتماد
-
ساخت اعتماد با کیفیت داده 0:00:47
-
کیفیت داده چیست؟ 0:05:03
-
ابعاد کیفیت داده 0:03:59
-
خطرات واقعی دادههای ضعیف 0:04:10
-
منبع رایج مشکلات داده 0:03:29
-
پروفایلسازی داده برای کیفیت 0:05:01
-
قوانین اعتبارسنجی در پایتون 0:05:20
-
مقدمهای بر Great Expectations 0:03:59
-
کیفیت داده در پایپ لاین ها 0:04:46
-
کیفیت در یادگیری ماشین و داشبوردها 0:05:01
-
طراحی برای کیفیت داده 0:03:38
-
با دادههای بهتر پیش بروید 0:00:49
مشخصات آموزش
کیفیت داده: ارزیابی، بهبود، و اجرای سیستمهای قابل اعتماد
- تاریخ به روز رسانی: 1404/09/07
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:12
- مدت زمان :0:46:02
- حجم :102.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy