Améliorer la précision et la vitesse avec Python - Gestion de la qualité des données

Aperçu

Explorez comment les solutions d'IA peuvent améliorer la gestion de la qualité des données dans divers secteurs, des services financiers à la fabrication, avec les meilleures pratiques pour l'implémentation et l'optimisation des performances.

Programme

• Introduction à la gestion de la qualité des données
Importance de la qualité des données dans les industries
Défis courants dans la gestion de la qualité des données
• Aperçu des solutions IA dans la gestion de la qualité des données
Rôle de l'IA dans l'amélioration de l'exactitude et de la rapidité des données
Principales technologies IA utilisées pour la qualité des données
• Python pour la gestion de la qualité des données
Introduction à Python et son importance dans l'IA
Configuration de l'environnement Python pour l'analyse de données
• Techniques d'évaluation de la qualité des données
Identification des problèmes de qualité des données
Méthodes statistiques pour l'évaluation de l'exactitude
• Nettoyage et transformation des données avec Python
Gestion des données manquantes
Techniques de normalisation et de standardisation des données
Utilisation des bibliothèques Python (Pandas, NumPy) pour le nettoyage des données
• Implémentation des algorithmes IA pour la qualité des données
Aperçu des approches d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé)
Utilisation de scikit-learn pour le développement de modèles
Application de la détection d'anomalies pour identifier les erreurs de données
• Traitement des données en temps réel avec Python
Techniques de traitement des données en flux
Exploitation d'Apache Spark et PySpark pour les grandes ensembles de données
• Meilleures pratiques pour l'implémentation de l'IA dans la qualité des données
Considérations de conception et d'architecture
Assurer l'évolutivité et l'optimisation des performances
• Études de cas
Services financiers : Détection de fraude et validation de données
Fabrication : Amélioration de l'exactitude des données de la chaîne d'approvisionnement
• Stratégies d'optimisation des performances
Évaluation et réglage des modèles IA pour des performances optimales
Techniques de réduction de la surcharge computationnelle
• Considérations éthiques et conformité
Comprendre les exigences réglementaires
Assurer l'utilisation éthique de l'IA dans la gestion des données
• Conclusion et tendances futures
Technologies émergentes et tendances en matière de qualité des données
Le rôle futur de l'IA dans la gestion de la qualité des données
• Ateliers pratiques et projets pratiques
Résolution de problèmes de qualité des données dans le monde réel
Développement et présentation d'un projet de synthèse
• Ressources et lectures complémentaires
Livres recommandés, articles et cours en ligne
Forums de communauté et réseaux professionnels pour les professionnels de la qualité des données

Sujets

Programmation