Data Quality Fundamentals A Practitioners Guide to Building Trustworthy Data Pipelines (Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck)

Cuốn sách Data Quality Fundamentals: A Practitioner's Guide to Building Trustworthy Data Pipelines là cẩm nang thiết yếu cho mọi kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích muốn xây dựng các đường ống dữ liệu (data pipelines) đáng tin cậy và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc, muốn làm chủ việc quản lý chất lượng dữ liệu để AI và phân tích luôn chính xác, đây chính là tài liệu không thể thiếu.

Bạn sẽ học được gì để xây dựng Data Pipelines đáng tin cậy?

• Nguyên lý chất lượng dữ liệu: Nắm vững các khái niệm và nguyên tắc cốt lõi của chất lượng dữ liệu, từ định nghĩa đến đo lường và cải thiện.
• Xây dựng đường ống dữ liệu: Học cách thiết kế và triển khai các đường ống dữ liệu mạnh mẽ, có khả năng tự động kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu.
• Tạo dữ liệu đáng tin cậy: Khám phá các phương pháp để biến dữ liệu thô thành tài sản đáng tin cậy, giảm thiểu sai sót và thiên kiến (bias).
• Quản trị dữ liệu (Data Governance): Hiểu vai trò của quản trị dữ liệu trong việc duy trì chất lượng và sự tin cậy của toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu.

Đầu tư vào Data Quality Fundamentals là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng kỹ thuật dữ liệu và sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực Big Data và AI.