دوره آموزشی آزمون کیفیت داده با Great Expectations

کیفیت داده‌ها، سنگ‌بنای هر نوع تحلیل قابل‌اعتماد و مدل‌سازی ماشین‌لرنینگ است؛ چرا که حتی پیشرفته‌ترین پلتفرم‌های تحلیلی یا مدل‌های هوش مصنوعی نیز بدون داشتن داده‌های دقیق و قابل‌اطمینان، کارایی نخواهند داشت. در این دوره آموزشی، Sam Bail (مهندس داده خبره)، به شما می‌آموزد که چگونه از Great Expectations، یک چارچوب (Framework) متن‌باز و قدرتمند برای تست و اعتبارسنجی داده‌ها، استفاده کنید. شما در این مسیر یاد می‌گیرید که در چه بخش‌هایی از پایپ‌لاین، تست کیفیت داده بیشترین اهمیت را دارد و چگونه نسخه‌های متن‌باز (Open-source) و ابری (Cloud-based) این ابزار را برای جریان‌های کاری خود پیکربندی کنید. این دوره با ارائه مثال‌های عملی به شما کمک می‌کند تا تست‌های کیفیت داده را پیاده‌سازی کرده، نتایج را تفسیر کنید و مشکلات رایج را دیباگ کنید تا بتوانید پایپ‌لاین‌های داده‌ای مستحکم و قابل‌اعتمادی بسازید که خطاهای داده‌ای را پیش از ایجاد آسیب در مراحل بعدی، شناسایی و متوقف می‌کنند.

اهداف یادگیری
درک اهمیت کیفیت داده: شناسایی مراحل کلیدی در پایپ‌لاین‌های داده که انجام تست کیفیت در آن‌ها حیاتی است.
پیکربندی و پیاده‌سازی: نصب و تنظیم Great Expectations (هر دو نسخه متن‌باز و ابری) و اجرای تست‌های استاندارد کیفیت داده.
تفسیر و دیباگ: تحلیل نتایج تست‌ها، عیب‌یابی موارد شکست‌خورده (Failed tests) و اصلاح مشکلات داده‌ای.
ساخت پایپ‌لاین‌های مقاوم: یادگیری اصول طراحی جریان‌های کاری داده که با شناسایی به‌موقع ناهنجاری‌ها، از خطاهای آتی در مدل‌ها و گزارش‌ها جلوگیری می‌کنند.