Инженерная проверка данных: тестирование данных и обеспечение качества для начинающих

В современном бизнесе решения только так хороши, как данные за ними. Поскольку организации больше полагаются на сложные данные трубопроводов, спрос на специалистов, которые могут обеспечить точность данных, полноты и надежности резко возрос. Этот текстовый курс познакомит вас с основными понятиями обеспечения качества данных (Data QA). Вы пройдете от понимания основных концепций тестирования до проверки сложных баз данных, написания SQL-запросов проверки и проверки конвейеров данных на наличие ошибок. Что вы узнаете: - Узнайте основную терминологию QA данных, этапы жизненного цикла и основные различия между QA программного обеспечения и QA данными. - Мастер SQL запросы для извлечения, фильтрации и проверки данных в таблицах базы данных. - Понять, как выполнять проверку схемы, проверки нулевых значений и тестирование границ на наборах данных. - Применять принципы автоматизированной проверки данных для контроля за работоспособностью и целостностью каналов передачи данных. - Практика написания тестовых случаев, специально разработанных для процессов ETL (Extract, Transform, Load). - Анализ результатов профилирования данных для выявления аномалий и несоответствий в форматах данных. Вы начнете с основных определений и основ базы данных, прежде чем перейти к практическим написание SQL-запросов и методологий тестирования структурированных данных. Каждый модуль имеет четкие текстовые объяснения, реалистичные сценарии данных и письменные упражнения, чтобы укрепить ваше обучение. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, начинающих аналитиков данных и традиционных инженеров по контролю качества, которые хотят специализироваться на данных. Не требуется предварительного опыта программирования или баз данных. Начните читать сегодня, чтобы построить фундаментальные навыки, необходимые для успешной карьеры в Data QA.