Introdução à Qualidade de Dados
Explore os fundamentos da gestão da qualidade de dados. Aprenda conceitos, dimensões e técnicas essenciais.
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Descrição do Curso
Explore os fundamentos da qualidade de dados
A qualidade de dados é um conceito fundamental que deve ser entendido se você trabalha com dados. Os conceitos e processos de qualidade de dados abrangem vários setores e podem ser aplicados por qualquer pessoa que produza ou consuma dados. Este curso aborda os conceitos básicos, incluindo dimensões de qualidade de dados, funções e responsabilidades e tipos de regras de qualidade de dados. Você entenderá o processo de qualidade de dados e estará preparado para começar a monitorar a qualidade de seus próprios dados.Saiba mais sobre as dimensões da qualidade dos dados
Você começará aprendendo a definição de qualidade de dados e por que é tão importante considerá-la na tomada de decisões de negócios. Depois de entender a importância, você aprenderá sobre seis dimensões fundamentais da qualidade de dados. Você usará essas dimensões para definir regras de qualidade de dados preventivas e detectivas.Você também aprenderá os fundamentos da detecção de anomalias, uma forma mais avançada de monitorar a qualidade dos dados. Você reunirá esses conceitos aplicando o processo de qualidade de dados. Você saberá qual função é responsável por tarefas específicas de qualidade de dados e a ordem em que essas tarefas devem ser concluídas.
Domine os princípios básicos do gerenciamento da qualidade dos dados
Ao final deste curso, você entenderá como monitorar, identificar e resolver problemas de qualidade de dados. Você examinará seus dados com uma lente mais crítica e pensará em possíveis problemas de qualidade de dados antes de usá-los. Por fim, você poderá tomar decisões melhores e ter mais confiança em seus dados aplicando as técnicas básicas de qualidade de dados abordadas neste curso.Treinar 2 ou mais pessoas?
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Fundamentos da governança de dados
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Definição de termos da qualidade de dados
GratuitoO Capítulo 1 apresenta termos básicos de qualidade de dados, incluindo dimensões de qualidade de dados e funções e responsabilidades de qualidade de dados. Você também aprenderá a importância e o valor da qualidade de dados em um contexto comercial.
Importância da qualidade de dados50 xpValor da qualidade de dados50 xpPerguntas sobre qualidade de dados100 xpTermos e conceitos de qualidade de dados50 xpDefinição de qualidade de dados no contexto50 xpDimensões de qualidade de dados de bônus50 xpPrática da dimensão da qualidade de dados100 xpImportância da consistência50 xpFunções e responsabilidades de qualidade de dados50 xpA equipe de governança de dados50 xpQual função da qualidade de dados se encaixa50 xpQual função é responsável100 xp - 2
Processos e componentes da qualidade de dados
Você iniciará o capítulo 2 identificando regras de qualidade de dados para cada dimensão de qualidade de dados usando perfis de dados. Você também aprenderá sobre metadados e linhagem de dados antes de explorar o processo geral de qualidade de dados para triagem e correção de problemas.
Regras de qualidade de dados usando dimensões50 xpRegras de qualidade de dados50 xpCenários de qualidade de dados100 xpPerfis de dados50 xpRegras de qualidade de dados baseadas em um perfil de dados50 xpConclusões do perfil de dados100 xpMetadados e qualidade de dados50 xpIdentificação de metadados50 xpOrdem da linhagem de dados100 xpTriagem de problemas de qualidade de dados50 xpUso da linhagem de dados e metadados50 xpExecução de processos de qualidade de dados100 xp - 3
Regras da qualidade de dados em ação
No capítulo 3, você aprenderá sobre os diferentes tipos de regras de qualidade de dados e o conceito de limites de alerta de qualidade de dados. Você concluirá o capítulo com um exercício que reúne dimensões, regras de qualidade de dados, processos de qualidade de dados e alertas de qualidade de dados.
Regras de qualidade de dados de detetive50 xpIdentificação de regras de detetive50 xpCorreção dos problemas detectados100 xpRegras preventivas de qualidade de dados50 xpQuando usar uma regra preventiva50 xpRegras de qualidade de dados de detecção versus prevenção100 xpDetecção de anomalias50 xpQuando usar a detecção de anomalias50 xpTriagem de anomalias100 xpLimites da qualidade de dados50 xpSeleção de limite50 xpLimite de correspondência com a criticidade100 xpResumo50 xp
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