Качество данных / Data Quality 2026 [OTUS] [А. Бергер, Т. Водовозова, П. Ташкинов, ...]

[Dozhd]

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
После обучения вы сможете:

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
Дополнительно на курсе вы:

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





СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться