دوره آموزش گوگل پاکسازی داده ها جامع و کاربردی

پاکسازی داده ها با گوگل: دوره جامع و کاربردی برای حرفه‌ای شدن در تحلیل داده

آیا از دست داده‌های کثیف و نامنظم کلافه شده‌اید؟ آیا می‌خواهید قدرت تحلیل داده‌هایتان را چند برابر کنید؟ این دوره جامع پاکسازی داده‌ها با گوگل، راه حل نهایی شماست! در این دوره، به شما نشان خواهیم داد که چگونه با استفاده از ابزارهای قدرتمند گوگل، داده‌های خود را از آشفتگی نجات دهید و آنها را به اطلاعات ارزشمندی تبدیل کنید که می‌توانید بر اساس آنها تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید. این دوره برای کسانی که میخواهند در تحلیل داده حرفه ای شوند طراحی شده است.

چرا باید در دوره آموزش پاکسازی داده‌ها با گوگل شرکت کنم؟

داده‌ها، سوخت قرن ۲۱ هستند، اما بدون پاکسازی و پالایش، این سوخت آلوده و ناکارآمد خواهد بود. این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های ضروری پاکسازی داده‌ها را کسب کنید، فرآیندی که شامل شناسایی و رفع خطاها، ناهماهنگی‌ها و داده‌های تکراری است. با شرکت در این دوره، می‌توانید:

دقت و اعتبار تحلیل‌های خود را به طور چشمگیری افزایش دهید: داده‌های پاک به معنای نتایج دقیق‌تر و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر است.
در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنید: پاکسازی داده‌ها قبل از تحلیل، از اتلاف وقت و منابع جلوگیری می‌کند.
فرصت‌های شغلی جدیدی را کشف کنید: مهارت‌های پاکسازی داده‌ها، در بازار کار امروز بسیار ارزشمند هستند.

در این دوره چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

این دوره، یک نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یک متخصص پاکسازی داده است. در این سفر آموزشی، با مباحث کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

۱. تکنیک‌های عملی برای یکپارچه‌سازی داده‌ها: رفع خطاها و ناهماهنگی‌ها

داده‌های نامنظم می‌توانند یکپارچگی کلی پروژه‌های شما را زیر سوال ببرند.

انواع یکپارچگی داده‌ها: با انواع مختلف یکپارچگی داده‌ها، از جمله یکپارچگی دامنه، یکپارچگی ارجاعی و یکپارچگی معنایی آشنا خواهید شد.
شناسایی و رفع خطاها: یاد می‌گیرید چگونه خطاها و ناهماهنگی‌ها را در داده‌های خود شناسایی و به طور موثر برطرف کنید.
تکنیک‌های عملی: با استفاده از تمرین‌های عملی، مهارت‌های خود را در پاکسازی داده‌ها تقویت خواهید کرد.
داده های تکراری چگونه یکپارچگی را از بین می برند؟
آیا می‌دانید چه تکنیک‌هایی برای مدیریت و هماهنگ سازی داده‌ها وجود دارد؟
چگونه می‌توان یکپارچگی داده ها را ارزیابی و بهبود بخشید؟

۲. استفاده از SQL برای پاکسازی متغیرهای رشته‌ای: جادوگری با پایگاه داده

SQL، زبان قدرتمند پایگاه داده، ابزاری ضروری برای پاکسازی داده‌ها است. در این بخش، یاد می‌گیرید:

دستورات پایه SQL: با دستورات اصلی SQL مانند `SELECT`, `UPDATE`, `DELETE` و `WHERE` آشنا می‌شوید.
پاکسازی متغیرهای رشته‌ای: یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از SQL، متغیرهای رشته‌ای را پاکسازی و استانداردسازی کنید.
نوشتن کوئری‌های پیچیده: مهارت‌های خود را در نوشتن کوئری‌های پیچیده SQL برای پاکسازی داده‌ها افزایش می‌دهید.
چگونه می‌توان با SQL داده‌های تکراری را حذف کرد؟
آیا می‌توان با SQL داده‌ها را به فرمت استاندارد تبدیل کرد؟
چگونه می‌توان با استفاده از SQL خطا‌های املایی و نگارشی را اصلاح کرد؟
آیا می توان SQL را برای پاکسازی متغیرهای رشته‌ای با ابزارهای دیگر ترکیب کرد؟

۳. بررسی و گزارش‌گیری از نتایج: اطمینان از کیفیت داده‌های پاکسازی شده

پس از پاکسازی داده‌ها، مهم است که نتایج را به دقت بررسی و گزارش کنید. در این بخش، یاد می‌گیرید:

روش‌های مختلف گزارش‌گیری: با روش‌های مختلف گزارش‌گیری از نتایج پاکسازی داده‌ها آشنا می‌شوید.
ارائه نتایج به ذینفعان: یاد می‌گیرید چگونه یافته‌های خود را به طور موثر به مشتریان، مدیران یا سایر ذینفعان ارائه دهید.
تضمین کیفیت داده‌ها: اطمینان حاصل می‌کنید که داده‌های شما به طور کامل پاکسازی شده و برای تحلیل آماده هستند.
چگونه می‌توان کیفیت داده‌های پاکسازی شده را به طور مداوم ارزیابی کرد؟
آیا ابزارهای خاصی برای بررسی نتایج پاکسازی داده‌ها وجود دارد؟
چگونه می‌توان گزارش‌های پاکسازی داده‌ها را به گونه‌ای طراحی کرد که برای ذینفعان مختلف قابل فهم باشد؟
آیا می‌توان از نتایج پاکسازی داده‌ها برای بهبود فرآیند جمع‌آوری داده‌ها استفاده کرد؟

۴. آشنایی با انواع داده‌ها و چگونگی برخورد با آن‌ها

داده‌های کمی: اعدادی که می‌توان آن‌ها را اندازه‌گیری کرد و به صورت ریاضی تجزیه و تحلیل کرد.
داده‌های کیفی: ویژگی‌ها یا صفاتی که نمی‌توان آن‌ها را اندازه‌گیری کرد، مانند رنگ، جنسیت، یا عقیده.
داده‌های ترتیبی: داده‌هایی که دارای ترتیب مشخصی هستند، مانند رتبه‌بندی، سطح تحصیلات، یا مقیاس لیکرت.
داده‌های اسمی: داده‌هایی که هیچ ترتیب ذاتی ندارند، مانند نام شهرها، نوع محصول، یا رنگ چشم.
چگونه می‌توان نوع داده‌ها را به درستی تشخیص داد؟
آیا می‌دانید چطور نوع داده‌ها روی انتخاب روش‌های پاکسازی تاثیر می‌گذارد؟
چگونه می‌توان با داده‌های گم‌شده یا ناقص برخورد کرد؟
آیا ابزارهای خاصی برای پاکسازی انواع مختلف داده‌ها وجود دارد؟

۵. از تئوری تا عمل: پروژه‌های واقعی پاکسازی داده

داده‌کاوی و پیش‌پردازش: مهارت‌های اساسی برای استخراج دانش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل.
پروژه‌های عملی: شرکت در پروژه‌های واقعی که به شما کمک می‌کنند مهارت‌های خود را در پاکسازی داده‌ها به کار بگیرید و تجربه کسب کنید.
داده‌های بزرگ: چالش‌ها و فرصت‌های پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ را بررسی کنید.
چگونه می‌توان پروژه‌های پاکسازی داده‌ها را به طور موثر مدیریت کرد؟
آیا بهترین روش‌ها برای پاکسازی داده‌ها در صنایع مختلف متفاوت است؟
چگونه می‌توان از پروژه‌های پاکسازی داده‌ها برای بهبود عملکرد کسب‌وکار استفاده کرد؟
آیا می‌توان پروژه‌های پاکسازی داده‌ها را خودکار کرد؟

این دوره بخشی از برنامه گواهی تحلیل داده گوگل و برنامه Grow with Google است. با ثبت‌نام در این دوره، یک قدم بزرگ در جهت پیشرفت شغلی خود برداشته‌اید و از مهارت‌های ارزشمندی برخوردار خواهید شد که در بازار کار بسیار مورد تقاضا هستند.
همین حالا ثبت‌نام کنید و به دنیای داده‌های پاک و قابل اعتماد خوش آمدید!