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Ends 12 June 2025

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

Sujets

Affaires