Professional Certificate in Data Quality Principles for Developers
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
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Data Quality Fundamentals — Understanding the importance of data quality principles and best practices in developing high-quality data-driven applications.
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Data Quality Framework — Exploring data quality dimensions, metrics, and KPIs to assess and improve data quality.
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Data Profiling — Learning techniques for analyzing, understanding, and cleaning data to ensure consistency and accuracy.
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Data Quality Tools — Examining various tools and platforms for data quality management, including open-source and commercial solutions.
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Data Governance — Understanding the role of data governance in ensuring data quality and compliance with regulatory requirements.
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Data Quality Monitoring — Implementing data quality checks, alerts, and dashboards to proactively monitor data quality and address issues.
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Data Quality Improvement Strategies — Applying data quality improvement techniques, such as data standardization, data validation, and data enrichment.
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Data Quality in Data Integration — Ensuring data quality during data integration processes, such as ETL and ELT, and data migration projects.
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Data Quality Case Studies — Analyzing real-world examples of data quality challenges and solutions in various industries and applications.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
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