À la fin de ce troisième cours de la Specialization Total Data Quality, les apprenants seront en mesure de : 1. Connaître les outils et les techniques de conception permettant de maximiser la QDT à tous les stades du cadre de la QDT au cours d'un processus de collecte de données ou de recueil de données. 2. Identifier les aspects du processus de génération ou de collecte de données qui ont un impact sur la QDT et être en mesure d'évaluer si et comment ces aspects peuvent être mesurés. 3. Comprendre les stratégies de maximisation de la QDT qui peuvent être appliquées lors de la collecte de données conçues et trouvées/organiques. 4. Développer des solutions à des problèmes hypothétiques de conception survenant au cours du processus de collecte ou de collecte et de traitement des données. Cette spécialisation dans son ensemble vise à explorer en profondeur le cadre de la qualité totale des données et à fournir aux apprenants davantage d'informations sur l'évaluation détaillée de la qualité totale des données qui doit avoir lieu avant l'analyse des données. L'objectif est que les apprenants intègrent l'évaluation de la qualité des données dans leur processus en tant que composante essentielle de tous les projets. Nous espérons sincèrement diffuser les connaissances sur la qualité totale des données à tous les apprenants, tels que les scientifiques des données et les analystes quantitatifs, qui n'ont pas reçu une formation suffisante dans les étapes initiales du processus de la science des données qui se concentrent sur la collecte des données et l'évaluation de la qualité des données. Nous pensons qu'une connaissance approfondie des techniques de la science des données et des procédures d'analyse statistique n'aidera pas une étude de recherche quantitative si les données collectées ne sont pas d'une qualité suffisante. Cette spécialisation se concentrera sur les premières étapes essentielles de tout type d'investigation scientifique utilisant des données : générer ou collecter des données, comprendre d'où viennent les données, évaluer la qualité des données et prendre des mesures pour maximiser la qualité des données avant d'effectuer tout type d'analyse statistique ou d'appliquer des techniques de la science des données pour répondre à des questions de recherche. Compte tenu de cette orientation, il y aura peu de matériel sur l'analyse des données, qui est couvert dans une myriade de spécialisations Coursera existantes. L'objectif principal de cette spécialisation sera de comprendre et de maximiser la qualité des données avant l'analyse.
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Stratégies de conception pour maximiser la qualité totale des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Qualité totale des données
Instructeurs : Brady T. West
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Découvrez les outils et les techniques de conception permettant de maximiser le TDQ.
Identifier les aspects du processus de génération/collecte de données qui ont un impact sur le TDQ.
Comprendre les stratégies de maximisation de la QDT qui peuvent être appliquées lors de la collecte de données conçues et trouvées/organiques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
- Catégorie : Gouvernance de données
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Assurance qualité
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Intégrité des données
- Catégorie : Stratégie en matière de données
- Catégorie : Stratégies de conception
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue à Stratégies de conception pour maximiser la qualité totale des données ! Il s'agit du troisième et dernier cours de la spécialisation en qualité totale des données. Après avoir visionné une courte vidéo de bienvenue, examiné le programme du cours et répondu à une enquête préalable, nous commencerons le cours en explorant le thème de la validité. Vous apprendrez comment maximiser la validité des données conçues et collectées à travers une série de conférences vidéo, de lectures et d'études de cas. Nous conclurons notre exploration de la validité par un quiz sur les stratégies de conception permettant de maximiser la validité. La seconde moitié de la semaine 1 sera consacrée à l'origine des données. Vous apprendrez comment maximiser la qualité de l'origine des données pour les données conçues et collectées à travers une série de conférences, d'exemples et d'études de cas. La semaine 1 se terminera par un quiz sur les stratégies de conception visant à maximiser la qualité des données d'origine.
Inclus
9 vidéos4 lectures2 devoirs
Au cours de la deuxième semaine, nous apprendrons à optimiser la qualité du traitement des données. Nous commencerons la semaine par des conférences vidéo sur la manière de maximiser la qualité du traitement des données conçues et recueillies, avec un exemple pour chaque type de données. Nous conclurons notre discussion sur le traitement par un quiz sur les stratégies de conception permettant de maximiser la qualité du traitement. Ensuite, nous apprendrons à maximiser la qualité de l'accès aux données pour les données conçues et collectées, tout en explorant chaque type de données à l'aide d'exemples vidéo et de lectures. La semaine 2 se terminera par un court quiz sur les stratégies permettant de maximiser la qualité de l'accès aux données.
Inclus
7 vidéos2 lectures2 devoirs
Cette semaine, nous allons apprendre comment optimiser la qualité d'une source de données et minimiser les taux de données manquantes. Tout d'abord, nous étudierons comment maximiser la qualité d'une source de données pour les données conçues et collectées. Nous mélangerons une série d'exemples, de lectures et d'études de cas tout au long de notre unité sur les sources de données et nous conclurons cette unité par un quiz sur les stratégies d'optimisation de la qualité des sources. Nous passerons ensuite à une discussion sur l'absence de données. Nous apprendrons comment minimiser l'absence de données pour les données conçues et collectées à travers une série de conférences vidéo et d'exemples. La semaine 3 se terminera par un petit quiz sur les stratégies de minimisation des données manquantes.
Inclus
8 vidéos3 lectures2 devoirs
Bienvenue à la dernière semaine de Stratégies de conception pour maximiser la qualité totale des données et à la spécialisation Qualité totale des données ! Nous allons conclure la série en apprenant comment optimiser la qualité de l'analyse des données, tant pour les données conçues que pour les données collectées. Cette exploration comprendra une série de conférences vidéo et d'études de cas. Après avoir répondu à un quiz sur la façon de maximiser la qualité de l'analyse des données, vous travaillerez sur un devoir d'évaluation par les pairs qui vous demandera d'examiner une étude sur les performances de Wordle. La semaine se terminera par une vidéo de récapitulation de la spécialisation et une enquête post-cours et post-spécialisation.
Inclus
4 vidéos3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
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