"تحصيل وتنظيف البيانات: دليل سهل لتحسين تصنيف محركات البحث"

تُعَد البيانات حجر الزاوية لاتخاذ القرارات المستنيرة في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، ولكن غالبًا ما تكون البيانات الخام غير منظمة أو ناقصة أو غير مرتبة. تم تصميم دورة "الحصول على البيانات وتنظيفها" لمساعدة المهنيين على فهم العمليات الأساسية لجمع البيانات وتحضيرها وتنظيفها لضمان دقتها واكتمالها وجاهزيتها للتحليل. سواء كنت تعمل مع مجموعات بيانات كبيرة أو صغيرة ومركزة، فإن الحصول على بيانات نظيفة وموثوقة أمر حاسم لضمان استنتاجات ذات مغزى ونتائج دقيقة. 

توفر هذه الدورة للمشاركين المعرفة والمهارات اللازمة للحصول على البيانات بفعالية من منصات متنوعة، بما في ذلك قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات واستخلاص البيانات من الويب والملفات المسطحة مثل Excel أو CSV. سيتعلم المشاركون كيفية التعامل مع البيانات المفقودة، والتنسيقات غير الصحيحة، والتكرارات، والقيم الشاذة - وهي تحديات شائعة عند العمل مع البيانات الخام. بالإضافة إلى ذلك، ستغطي الدورة أفضل الممارسات في تنظيف البيانات وتحضيرها، بما في ذلك استخدام أدوات مثل Excel وSQL وPython وR. 

بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على جمع البيانات وتنظيفها بكفاءة، وتحويل البيانات الخام إلى صيغة قابلة للاستخدام يمكن الوثوق بها للتحليل. هذه الدورة مثالية لمحللي البيانات والباحثين والمتخصصين في استخبارات الأعمال وأي شخص يعمل مع مجموعات بيانات كبيرة أو معقدة. 

Section 1: Introduction to Data Sourcing and Cleaning  

• Overview of the Data Lifecycle: From Collection to Cleaning  
• Why Clean Data Matters: The Importance of Accuracy and Consistency  
• Common Data Issues: Missing Values, Duplicates, Outliers, and Inconsistencies  

Section 2: Sourcing Data from Different Platforms  

• Collecting Data from Databases Using SQL  
• Extracting Data from APIs and Web Scraping Techniques  
• Importing and Exporting Data from Excel, CSV, and Flat Files  
• Handling Real-Time Data Streams and Integrating Data Sources  

Section 3: Data Cleaning Fundamentals  

• Handling Missing Data: Techniques for Imputation and Removal  
• Identifying and Removing Duplicates  
• Dealing with Outliers and Incorrect Formats  
• Standardising Data for Consistency  

Section 4: Data Transformation and Preparation  

• Converting Unstructured Data into Structured Formats  
• Transforming Data Using Excel Functions, Python, and R  
• Aggregating, Merging, and Joining Datasets  
• Normalising and Scaling Data for Analysis  

Section 5: Tools and Techniques for Data Cleaning  

• Cleaning Data in Excel: Functions and Tools for Data Validation  
• Data Cleaning with Python: Pandas and Numpy Libraries  
• Using R for Data Cleaning: dplyr and tidyr Libraries  
• Automating Data Cleaning Tasks with Scripts and Macros  

Section 6: Best Practices in Data Cleaning  

• Creating Data Dictionaries and Documentation  
• Ensuring Data Quality with Validation Rules  
• Maintaining Data Integrity Throughout the Cleaning Process  
• Continuous Monitoring and Iterative Data Cleaning  

Section 7: ase Studies and Practical Applications  

• Real-world Data Cleaning Examples from Various Industries  
• Solving Complex Data Cleaning Challenges  
• Applying Data Cleaning Techniques to Your Organisation’s Data  

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.