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Curso de Quality Data Management (online)

Quality Data Management (Online)2020-11-20T13:46:02+00:00

Project Description

Inicio: 16/11/2020 | Finalización: 18/11/2020
Días lectivos: Lunes y miércoles de 16:00 h a 20:00 h
Duración del curso: 8 horas

Especialidad: Industria 4.0, Big Data
Modalidad: Online
Precio: 210€

Inscríbete

Introducción

En la era de la información, los problemas en la gestión de los datos han escalado tanto en tamaño como en complejidad. Los desafíos son múltiples en las áreas de almacenamiento de datos, organización, transformación, análisis y visualización. Introducir una óptima gestión en el proceso de la Calidad del Dato redundará finalmente en una correcta toma de decisiones.

Objetivos del curso de Quality Data Management

  • Capacitar poder establecer un procedimiento para la gestión de la calidad de los datos.
  • Conocer los conceptos fundamentales en Big data, características del Data Quality y sus procesos.
  • Definir la arquitectura del entorno BigData que tendremos en un futuro.

Dirigido a

Esta formación está concebida para poderse realizar en diversas fases que implican a todo el colectivo de profesionales relacionados con Data Quality Management.

Información adicional

Todos nuestros cursos son bonificables para empresas (excepto autónomos) a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE). Consulta descuentos especiales para estudiantes, personas en situación de desempleo, y empresas que realicen dos o más inscripciones en un mismo curso.

Programa del Curso de Quality Data Management

1. Introducción conceptual al proceso de BigData

2. Definición del Data Quality Management.

2.1. Establecimiento de los estándares de Data Quality Management.

3. Características del Data Quality Management.

4. Proceso de la Gestión de la calidad del dato.

4.1. Limpieza de datos

– Estandarización (variables, values, strings, labels…)

– Resolución valores nulos / null values

– Detección Anomalías y Outliers.

4.2. Integridad de los datos durante todo su ciclo de vida.

4.3. Enriquecimiento de los datos.

4.4. Datos externos.

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