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Construire un écosystème de données plus propre - des marécages de données aux lacs de données
Découvrez des stratégies pratiques pour transformer des marécages de données désordonnés en lacs de données organisés et de haute valeur grâce à des contrôles de qualité et à l'automatisation, permettant des flux de données fiables et prêts pour l'IA.
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Aperçu
Découvrez des stratégies pratiques pour transformer des marécages de données désordonnés en lacs de données organisés et de haute valeur grâce à des contrôles de qualité et à l'automatisation, permettant des flux de données fiables et prêts pour l'IA.
Programme
- Introduction aux écosystèmes de données
- Évaluation de la qualité des données
- Stratégies de nettoyage des données
- Conception de cadres de contrôle qualité
- Automatisation dans la transformation des données
- Transition des marais de données aux lacs de données
- Assurer la sécurité et la conformité des données
- Opérationnalisation des flux de données prêts pour l'IA
- Études de cas et applications industrielles
- Tendances futures dans la gestion des écosystèmes de données
- Conclusion du cours et évaluation finale
Comprendre les marais de données vs. les lacs de données
Importance d'un écosystème de données propre pour l'IA
Identifier les problèmes de qualité des données
Métriques pour la mesure de la qualité des données
Techniques de profilage des données
Standardisation et cohérence des données
Dé-duplication et correction des erreurs
Établir des politiques de gouvernance des données
Mettre en œuvre des vérifications et audits de qualité des données
Rôle de la gestion des métadonnées
Outils et technologies pour le nettoyage automatisé des données
Automatisation des flux de travail pour une qualité continue des données
Architecture de données pour la construction de lacs de données
Migration et intégration des données
Assurer l'évolutivité et la flexibilité
Règlements sur la confidentialité des données et conformité
Techniques pour sécuriser les données sensibles
Établir des pipelines de données pour l'IA
Surveillance et maintenance des écosystèmes de données
Exemples concrets de mises en œuvre de lacs de données
Histoires de réussite et leçons apprises
Technologies émergentes et leur impact
Rôle évolutif des lacs de données dans l'IA
Points clés et meilleures pratiques
Évaluation des participants à travers des missions pratiques
Sujets
Affaires