Linkedin – Data Cleaning Fundamentals: Preparing Data for Analytics and AI 2026-8

در تاریخ: 1405/07/25 10:22:37

توضیحات

Data Cleaning Fundamentals: Preparing Data for Analytics and AI، دوره آموزش مبانی پاک‌سازی داده: آماده‌سازی داده برای تحلیل و هوش مصنوعی توسط آکادمی LinkedIn منتشر شده است.داده‌های نامناسب به‌تدریج به گزارش‌دهی، تصمیم‌گیری و عملکرد کسب‌وکار آسیب می‌زنند و با افزایش سرمایه‌گذاری سازمان‌ها در تحلیل داده و هوش مصنوعی، اثر آن‌ها مهم‌تر می‌شود. در این دوره یاد می‌گیرید چرا کیفیت داده اهمیت دارد، چگونه انواع رایج داده‌های نامرتب و نادرست را در حوزه‌های فروش، بازاریابی، مالی و تدارکات تشخیص دهید و برای رفع آن‌ها چه کارهایی انجام دهید. همچنین با چارچوب COAT شامل سازگاری، سازمان‌یافتگی، دقت و قابل‌اعتماد بودن آشنا می‌شوید و می‌آموزید چگونه از آن برای ارزیابی و بهبود داده‌هایی استفاده کنید که هر روز به آن‌ها تکیه دارید.

با استفاده از روش‌های کاربردی در Excel یاد می‌گیرید مجموعه‌داده‌های نامرتب را شناسایی، پاک‌سازی، استانداردسازی و ساختاربندی کنید تا قابل استفاده و قابل اعتماد شوند. این دوره همچنین به ایجاد فرایندی تکرارپذیر برای پاک‌سازی داده‌های آماده هوش مصنوعی، تشخیص کارهایی که می‌توان خودکار کرد و مواردی که به قضاوت انسانی نیاز دارند، استفاده از فرمول‌ها و توابع Excel و به‌کارگیری Copilot در Excel برای شناسایی مشکلات کیفیت داده می‌پردازد. در پروژه پایانی، این مهارت‌ها را برای آماده‌سازی یک مجموعه‌داده مناسب برای هوش مصنوعی به کار می‌گیرید تا گزارش‌دهی بهتر، تصمیم‌گیری قوی‌تر و استفاده قابل‌اعتمادتر از تحلیل داده و هوش مصنوعی امکان‌پذیر شود.

آنچه خواهید آموخت

توضیح دهید چرا کیفیت داده برای گزارش‌دهی، تصمیم‌گیری، عملکرد کسب‌وکار، تحلیل داده و هوش مصنوعی اهمیت دارد.
مشکلات رایج داده‌های نامرتب و نادرست را در حوزه‌هایی مانند فروش، بازاریابی، مالی و تدارکات تشخیص دهید.
چارچوب COAT شامل سازگاری، سازمان‌یافتگی، دقت و قابل‌اعتماد بودن را برای ارزیابی کیفیت داده به کار ببرید.
فیلدهای داده مانند نام‌ها، تاریخ‌ها، نشانی‌ها، شماره‌های تلفن و توضیحات محصولات را استانداردسازی و ساختاربندی کنید.
با روش‌های کاربردی Excel مجموعه‌داده‌های نامرتب را بررسی و پاک‌سازی کنید و خطاها و ناسازگاری‌ها را کاهش دهید.
رویکرد مناسب پاک‌سازی داده را با توجه به مقیاس مجموعه‌داده انتخاب کنید و داده‌های دارای بیشترین اثر را در اولویت قرار دهید.
مشخص کنید کدام کارهای پاک‌سازی داده برای خودکارسازی مناسب‌اند و کجا به قضاوت انسانی و بررسی نمونه‌ای نیاز است.
از فرمول‌ها، توابع و Copilot در Excel برای شناسایی و رسیدگی به مشکلات کیفیت داده استفاده کنید.
عادت‌های تکرارپذیر پاک‌سازی داده، از جمله نرمال‌سازی، بررسی نمونه‌ای دسته‌بندی‌ها و نشانی‌ها و ساخت فهرست‌های مرجع را ایجاد کنید.
یک مجموعه‌داده آماده برای هوش مصنوعی تهیه کنید و بسنجید که آیا داده برای هدف موردنظر قابل اعتماد و مناسب است یا نه.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

افرادی که می‌خواهند با کیفیت داده و خطرهای داده‌های نامرتب در تحلیل داده و هوش مصنوعی آشنا شوند.
متخصصان کسب‌وکار که با داده‌های فروش، بازاریابی، مالی، تدارکات، گزارش‌دهی یا عملیات کار می‌کنند.
تحلیل‌گران و متخصصان داده که به روش‌های کاربردی برای ارزیابی، پاک‌سازی، استانداردسازی و ساختاربندی مجموعه‌داده‌ها نیاز دارند.
کاربران Excel که می‌خواهند فرایندهای پاک‌سازی داده را بهبود دهند و برای شناسایی مشکلات کیفیت داده از Copilot استفاده کنند.