在线课程 – Google 和密歇根大学数据质量认证专家专业化

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Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 数据采集
  • 数据管理
  • 数据质量框架

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 量化分析师
  • 数据质量专家 (Data Quality Specialist)
  • 数据研究员
  • 数据分析师
  • 数据项目经理
  • 开发数据分析算法
  • 数据质量顾问

专业化 – 由三部分组成的课程系列

该专业旨在深入探索整体数据质量框架,并提供有关在分析数据之前需要执行的整体数据质量详细评估的更多信息。目标是让学习者将数据质量评估纳入其流程,作为每个项目的关键组成部分。我们希望与所有学习者分享有关一般数据质量的知识,例如数据科学家和定量分析师,他们在数据科学过程的初始阶段没有接受过足够的培训,这些培训侧重于数据收集和数据质量评估。我们认为,如果收集的数据质量不够高,那么数据科学技术和统计分析程序的广泛知识将无助于定量研究。

专业重点

  • 在任何类型的使用数据的科学调查中,初始步骤都很重要。
  • 数据创建或数据收集。
  • 了解数据的来源。
  • 评估数据的质量。
  • 在执行统计分析之前采取措施最大限度地提高数据质量。

由于这种关注,关于数据分析的材料将很少,而 Coursera 课程系列的许多其他专业都包含数据分析。该专业的主要重点是在分析之前理解和最大限度地提高数据质量。

实践学习项目

学习者将通过以下方式获得宝贵的知识和技能,这些知识和技能可以实际应用于整个数据质量框架:

  • 对该领域领先专家的采访。
  • 引人入胜的讲座。
  • 使用软件实时演示概念。
  • 案例研究。

他们将完成实践评估,以完善概念并强化基本思想。

Details of the courses that make up the specialization

数据质量的整体框架

课程 1

  • 11 小时
  • 4.5 (29 评价)

课程详情

学习内容
  • 确定构建的数据和收集的数据之间的根本差异。
  • 总结整个数据质量框架 (TDQ) 的关键维度。
  • 描述为什么数据分析是整个数据质量框架的一个重要维度。
  • 定义整体数据质量框架的三个测量维度。
您将获得的技能
  • 类别: 数据分析
  • 类别: 整体数据质量框架
  • 类别: 数据分类

总体数据质量测量

课程 2

  • 9 小时

课程详情

学习内容
  • 了解用于评估整体数据质量的指标。
  • 从任何特定源或应用程序创建数据质量的概念图。
  • 确定用于计算各种指标的相关软件和工具。
您将获得的技能
  • 类别: 整体数据质量框架
  • 类别: 数据分类
  • 类别: 数据计算软件

设计策略以最大限度地提高整体数据质量

课程 3

  • 9 小时

课程详情

学习内容
  • 了解最大限度地提高整体数据质量的设计工具和原则。
  • 确定数据创建/收集过程中影响整体数据质量的方面。
  • 了解在收集生成数据或找到/自然数据时可应用的最大整体数据质量的策略。
您将获得的技能
  • 类别: 数据分析
  • 类别: 整体数据质量框架
  • 类别: 数据分类