دوره آموزشی مبانی پاک‌سازی داده: آماده‌سازی داده برای تحلیل و هوش مصنوعی

کیفیت پایین داده‌ها معمولاً به‌صورت نامحسوس به گزارش‌ها، تحلیل‌ها و تصمیم‌های کسب‌وکار آسیب می‌زند. این مشکل زمانی جدی‌تر می‌شود که سازمان‌ها برای Analytics و AI سرمایه‌گذاری می‌کنند؛ زیرا مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی نیز در نهایت به داده‌های قابل اعتماد و باکیفیت وابسته هستند.

در این دوره یاد می‌گیرید چرا Data Quality اهمیت دارد و داده‌های نامناسب یا به‌اصطلاح Dirty Data چگونه می‌توانند در بخش‌هایی مانند فروش، بازاریابی، مالی و تدارکات باعث ایجاد خطا شوند. همچنین با چارچوب COAT شامل Consistent، Organized، Accurate و Trustworthy آشنا می‌شوید و نحوه استفاده از آن برای ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها را بررسی می‌کنید.

بخش مهمی از دوره به کار عملی با Excel اختصاص دارد. یاد می‌گیرید چگونه داده‌های نامنظم را شناسایی کنید، خطاها و ناسازگاری‌ها را پیدا کنید، داده‌ها را پاک‌سازی و استاندارد کنید و ساختار آن‌ها را به شکلی تغییر دهید که برای تحلیل و گزارش‌گیری قابل استفاده باشند.

در پایان دوره، یک رویکرد ساده، کاربردی و قابل تکرار برای Data Cleaning خواهید داشت؛ رویکردی که می‌تواند کیفیت گزارش‌ها و تصمیم‌گیری را بهبود دهد و داده‌های سازمان را برای استفاده در Analytics، Automation و پروژه‌های AI آماده‌تر کند.

اهداف یادگیری
توضیح اهمیت کیفیت داده و بررسی تأثیر داده‌های ضعیف بر گزارش‌گیری، تصمیم‌گیری، عملکرد کسب‌وکار و هوش مصنوعی.
شناسایی رایج‌ترین انواع Dirty Data در داده‌های فروش، بازاریابی، مالی و تدارکات.
آشنایی با چارچوب COAT شامل Consistent، Organized، Accurate و Trustworthy.
استفاده از چارچوب COAT برای ارزیابی کیفیت داده‌ها و شناسایی نقاط ضعف آن‌ها.
شناسایی خطاها، ناسازگاری‌ها و مشکلات موجود در Datasetهای نامنظم.
استفاده از قابلیت‌های Excel برای پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
ساختاربندی داده‌های خام و نامنظم برای استفاده در تحلیل و گزارش‌گیری.
ایجاد فرایندهای تکرارپذیر برای Data Cleaning و بهبود مستمر کیفیت داده.
آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در Analytics، Automation و سیستم‌های هوش مصنوعی.
ایجاد یک رویکرد عملی برای تبدیل داده‌های نامعتبر و نامنظم به داده‌های قابل اعتماد و قابل استفاده.