چارچوب کیفیت کل داده ها

در پایان این اولین دوره در تخصص کیفیت داده کل، فراگیران قادر خواهند بود: 1. شناسایی تفاوت های اساسی بین داده های طراحی شده و جمع آوری شده و خلاصه کردن ابعاد کلیدی چارچوب کیفیت داده کل (TDQ). 2. تعریف سه بعد اندازه گیری چارچوب کیفیت داده کل، و توصیف تهدیدات بالقوه برای کیفیت داده در امتداد هر یک از این ابعاد برای داده های جمع آوری شده و طراحی شده. 3. تعریف سه بعد نمایشی چارچوب کیفیت داده کل، و توصیف تهدیدات بالقوه برای کیفیت داده در امتداد هر یک از این ابعاد برای داده های جمع آوری شده و طراحی شده. و 4. توضیح دهید که چرا تجزیه و تحلیل داده ها بعد مهمی از چارچوب کیفیت کل داده را تعریف می کند و تهدیدات بالقوه برای کیفیت کلی یک طرح تجزیه و تحلیل برای داده های طراحی شده و/یا جمع آوری شده را خلاصه کنید. این تخصص به طور کلی با هدف بررسی عمیق چارچوب کیفیت کل داده ها و ارائه اطلاعات بیشتر در مورد ارزیابی دقیق کیفیت کل داده ها که باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها اتفاق بیفتد، در اختیار یادگیرندگان قرار می دهد. هدف این است که یادگیرندگان ارزیابی های کیفیت داده ها را به عنوان یک جزء حیاتی برای همه پروژه ها در فرآیند خود بگنجانند. ما صمیمانه امیدواریم که دانش در مورد کیفیت کل داده ها را به همه فراگیران، مانند دانشمندان داده و تحلیلگران کمی، که در مراحل اولیه فرآیند علم داده که بر جمع آوری داده ها و ارزیابی کیفیت داده ها تمرکز دارد، آموزش کافی ندیده اند، منتشر کنیم. ما احساس می‌کنیم که اگر داده‌های جمع‌آوری‌شده/جمع‌آوری‌شده از کیفیت کافی برخوردار نباشند، دانش گسترده از تکنیک‌های علم داده و روش‌های تجزیه و تحلیل آماری به یک مطالعه تحقیقاتی کمی کمک نمی‌کند. این تخصص بر اولین گام‌های اساسی در هر نوع تحقیق علمی با استفاده از داده‌ها تمرکز می‌کند: تولید یا جمع‌آوری داده‌ها، درک اینکه داده‌ها از کجا آمده‌اند، ارزیابی کیفیت داده‌ها، و اقداماتی برای به حداکثر رساندن کیفیت داده‌ها قبل از انجام هر نوع تحلیل آماری یا به کارگیری تکنیک های علم داده برای پاسخ به سؤالات تحقیق. با توجه به این تمرکز، مطالب کمی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها وجود خواهد داشت، که در بی شمار تخصص های موجود Coursera پوشش داده شده است. تمرکز اصلی این تخصص بر درک و به حداکثر رساندن کیفیت داده ها قبل از تجزیه و تحلیل خواهد بود.