Ce que vous apprendrez ?

  • Comparer et contraster différentes approches pour la gestion de la qualité des données.
  • Décrire les meilleures pratiques pour assurer la qualité des données tout au long du cycle de vie des données.
  • Appliquer des techniques de nettoyage et de transformation des données pour améliorer leur qualité.
  • Évaluer la qualité des données à l'aide de métriques appropriées.
  • Identifier les différents types de problèmes de qualité des données.

Prérequis

  • Compréhension de base des concepts de gestion de bases de données. Familiarité avec les différents types de données (textuelles, numériques, dates, etc.). Capacité à interpréter des données présentées sous différentes formes (tableaux, graphiques, etc.). Connaissance de base des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type). Compréhension des concepts de fiabilité et de validité des données. Aptitude à la résolution de problèmes et à la pensée critique. Capacité à travailler de manière autonome et en équipe. Familiarité avec les logiciels de tableur (Excel, Google Sheets, etc.) - souhaitable. Expérience avec des outils de visualisation de données (Tableau, Power BI, etc.) - souhaitable. Connaissance de base des langages de requête SQL - souhaitable.

Contenu de la Formation

Total: 16 Chapitres Total hours: 9
  • Introduction à la qualité des données
  • Définition et types de données
  • Sources d'erreurs dans les données
  • Méthodes de détection des erreurs
  • Nettoyage des données : techniques de base
  • Gestion des valeurs manquantes
  • Transformation des données
  • Validation des données
  • Intégrité des données et contraintes
  • Analyse exploratoire des données pour la qualité
  • Visualisation des données pour identifier les problèmes
  • Mesures de la qualité des données
  • Gestion de la qualité des données dans les bases de données
  • Profilage des données
  • Amélioration de la qualité des données : stratégies et outils
  • Cas pratiques et études de cas

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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Ahmed Zellou

ahmed.zellou@openskillroom.com

Ahmed Zellou Received his Ph.D. degree in Applied Sciences at the Mohammedia School of Engineers, Mohammed V University, Rabat, Morocco and ENSIMAG, Grenoble, France in 2008. He is currently a part-time Professor at Mohammed VI Polytechnic University and full Professor at ENSIAS, Mohamed V University in Rabat, Morocco. His research interests include parallel computing, Data quality, recommender system, indexation, and integration system, where he is the author/co-author of more than a hundred Scopus indexed publications. SKILLS DOMAINS • Data integration systems, complex information systems, Datawarehouse, and Web Semantic. • Modeling: Merise, UML1&2, BPMN. • Procedural and Object-oriented programming: Python, JAVA, C++, PHP. • Web development: HTML, CSS, JS and PHP. • Web Technologies: HTML, XML, PHP, Web Frameworks (Symfony, Laravel, CakePHP, CodeIgniter, Yii and Zend). • Databases, MYSQL, Postgress, Mongodb, ... Publications: ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Zellou_Ahmed Scopus : https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55644907000 Google Scholar : https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=CjkVg9UAAAAJ

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Caractéristiques du cours

  • Durée 9 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits 30
  • Type de formation distanciel

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