https://lyndakade.ir/learning/data-quality-testing-with-great-expectations 2026-06-14T00:08:30+03:30 weekly 1 https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/04/Data%20Quality%20Testing%20with%20Great%20Expectations/preview.webp 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. https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/04/Data%20Quality%20Testing%20with%20Great%20Expectations/preview.webp 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. https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/04/Data%20Quality%20Testing%20with%20Great%20Expectations/0.%20Introduction/01%20-%20Data%20quality%20testing%20with%20GX%20introduction.mp4 59 2026-04-16T00:00:00+03:30 دوره آموزشی آزمون کیفیت داده با Great Expectations Data Quality Testing with Great Expectations Sam Bail