دوره آموزشی هوش مصنوعی در فرایند پردازش داده: ۵ روز تا داده‌های پاک‌تر

هوش مصنوعی و تحلیل داده فقط زمانی می‌توانند نتایج قابل اعتمادی ارائه دهند که داده‌های ورودی نیز قابل اعتماد باشند. در دنیای واقعی، داده‌ها معمولاً تمیز و منظم نیستند؛ اطلاعات ممکن است ناقص، ناسازگار، تکراری یا بدون ساختار مناسب باشند و استفاده مستقیم از چنین داده‌هایی می‌تواند هم کیفیت تحلیل‌ها را کاهش دهد و هم ریسک‌های مربوط به استفاده از AI را افزایش دهد.

این دوره به شکل یک چالش عملی پنج‌روزه طراحی شده است. در هر روز با یک مسئله مشخص مواجه می‌شوید و روی یک مجموعه‌داده واقعی‌نما کار می‌کنید؛ درست مشابه کاری که یک متخصص داده در محیط کاری انجام می‌دهد. هدف این است که به جای یادگیری صرفاً تئوری، هر روز یک خروجی ملموس ایجاد کنید و در نهایت به یک مجموعه‌داده آماده برای استفاده در تحلیل و هوش مصنوعی برسید.

در طول این چالش با چارچوب COAT آشنا می‌شوید که چهار اصل Consistent، Organized، Accurate و Trustworthy را برای ارزیابی و بهبود کیفیت داده در اختیار شما قرار می‌دهد. یاد می‌گیرید داده‌های نامنظم را بررسی کنید، ناسازگاری‌ها را شناسایی و اصلاح کنید، ساختار جداول را بهبود دهید و با استفاده از Validation Checkها از صحت داده‌ها اطمینان حاصل کنید.

همچنین از ابزارهای هوش مصنوعی در فرایند آماده‌سازی داده استفاده می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه AI را در کنار روش‌های معمول پاک‌سازی و استانداردسازی داده به کار بگیرید. در پایان، داده‌های خام را به یک جدول ساختاریافته و AI-ready تبدیل می‌کنید که برای تحلیل، اتوماسیون و استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب باشد.

این دوره برای افرادی مناسب است که با داده، تحلیل، هوش مصنوعی یا اتوماسیون سروکار دارند و می‌خواهند یک روش عملی و قابل تکرار برای آماده‌سازی داده‌های قابل اعتماد یاد بگیرند.

اهداف یادگیری
یک مجموعه‌داده نامنظم را بررسی کرده و مشکلات کیفیت داده و ریسک‌های مرتبط با استفاده از AI را شناسایی کنید.
چارچوب COAT را برای ارزیابی و بهبود سیستماتیک کیفیت داده به کار بگیرید.
داده‌های ناسازگار را با استفاده از فرمول‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی پاک‌سازی و استانداردسازی کنید.
داده‌های خام را به یک جدول ساختاریافته و آماده برای استفاده در AI تبدیل کنید.
داده‌ها را با استفاده از Validation Checkها بررسی و صحت آن‌ها را ارزیابی کنید.
فرایند پاک‌سازی و آماده‌سازی داده را مستندسازی کنید.
یک مجموعه‌داده قابل اعتماد و آماده برای استفاده در تحلیل، اتوماسیون و پروژه‌های هوش مصنوعی تهیه و تحویل دهید.
یک چارچوب عملی و قابل تکرار برای آماده‌سازی داده‌های مناسب برای AI و Analytics ایجاد کنید.