Складчина: Качество данных / Data Quality 2026 [OTUS] [А. Бергер, Т. Водовозова, П. Ташкинов, ...]
Качество данных / Data Quality
4 месяца
Для кого этот курс?
- Аналитики и дата-инженеры, которые работают с данными
- Менеджеры данных и специалисты по Data Governance
- Руководители и специалисты по цифровой трансформации
Необходимые знания
- Понимание работы с данными – опыт работы с таблицами, SQL, Excel или BI-инструментами
- Базовые знания SQL – умение писать простые запросы (SELECT, JOIN, WHERE)
- Знание Python для аналитики данных
- Общий опыт работы с корпоративными данными – понимание, как хранятся и обрабатываются данные в компаниях
- Внедрять процессы Data Quality и Data Governance в компании;
- Автоматизировать контроль качества данных с помощью современных инструментов
- Работать с метаданными, Data Catalog и управлять бизнес-терминами
- Настраивать и оптимизировать проверки качества данных (DQ Checks)
- Выстраивать взаимодействие между бизнесом, IT и аналитиками для управления данными
- Будете работать над проектами, которые можно адаптировать под свою текущую работу, создавая решения для реальных задач
- Изучите современные инструменты и актуальные решения и сможете использовать их в реальных проектах
Инструменты, которые вы освоите:
- Soda – инструмент для автоматизации контроля качества данных. Он позволяет настроить проверки качества данных, отслеживать ошибки и генерировать отчёты для принятия решений
- OpenMetadata – платформа для управления метаданными, которая позволяет строить Data Catalog, отслеживать lineage данных и организовывать процессы Data Governance
- Airflow – инструмент для автоматизации рабочих процессов и ETL-пайплайнов. Он помогает создавать, планировать и отслеживать задачи в рамках данных процессов, обеспечивая прозрачность и контроль
Подробнее на сайте: Скрытая ссылка