معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة

Go to Course: https://www.coursera.org/learn/process-data-from-dirty-to-clean-arabic

Introduction

### Course Review: معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة (Data Cleaning: From Raw to Clean) If you’re embarking on a career in data analytics, you've likely heard of the importance of data cleaning. One course that stands out in this domain is "معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة" (Data Cleaning: From Raw to Clean), offered as part of the Google Data Analytics Professional Certificate on Coursera. This course stands out for both its comprehensive curriculum and the practical insights it provides to aspiring data analysts. #### Course Overview "معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة" is the fourth course in Google’s Data Analytics Certificate, a program designed to equip you with the skills needed for entry-level data analyst positions. This course delves into the vital process of data cleaning—a fundamental aspect of data analysis that can impact decision-making significantly. Throughout the course, learners are guided by current Google data analysts, providing an authentic and industry-relevant perspective. #### Syllabus Breakdown 1. **Importance of Data Integrity**: The journey begins by emphasizing the significance of data integrity in successful decision-making. You will learn how analysts identify what data to collect and the processes involved. The exploration of structured and unstructured data types and formats adds depth to your understanding of data collection. 2. **Completely Clean Data**: This section differentiates between clean and unclean data. You will explore various techniques for cleaning data using spreadsheets and other tools. This foundational knowledge is critical, as data cleanliness directly influences the accuracy of your analyses. 3. **Data Cleaning with SQL**: As SQL is a powerful tool in data analysis, this segment introduces you to various methods for data cleaning using SQL queries and functions. Understanding SQL not only simplifies your cleaning process but also prepares you for more complex data manipulation tasks. 4. **Verifying and Reporting Data Cleaning Results**: It’s not enough to just clean the data; you need to verify and report the cleaning results. This segment teaches you the processes involved in validating your work and communicating your findings effectively, which is essential for demonstrating the reliability of your analysis. 5. **Optional: Adding Data Skills to Your Resume**: As you near the end of the course, you'll delve into crafting an effective resume tailored for a data analytics career. This practical advice will aid you significantly when applying for jobs, regardless of your experience level. 6. **Course Challenge**: To cement your learning, the final challenge revisits key terms and concepts. You’ll showcase your knowledge regarding sample size importance, data integrity, and linking data to business goals while also applying your skills in data cleaning using spreadsheets and SQL. #### Why You Should Take This Course 1. **Structured Learning Path**: The course follows a logical progression, ensuring that you build a solid foundation before moving on to more complex concepts and tools. 2. **Industry Relevance**: Learning from current professionals at Google means you are not just absorbing theoretical knowledge, but also gaining insights into the practical applications and expectations of the job market. 3. **Hands-On Practice**: The inclusion of exercises and challenges ensures you can apply what you've learned in a practical context, which is crucial in developing your skills. 4. **Resume Building**: The focus on not just analytics skills but also how to present those skills to potential employers makes this course a well-rounded offering. 5. **Accessibility**: Coursera’s platform provides flexibility, allowing you to learn at your own pace while accessing high-quality educational content. ### Recommendation I highly recommend "معالجة البيانات من غير نظيفة إلى نظيفة" for anyone serious about pursuing a career in data analytics. It’s an essential step in mastering the data preprocessing stage that lays the groundwork for data exploration and analysis. The skills acquired in data cleaning are invaluable and will enhance your analytical capabilities significantly. Whether you're just starting or looking to bolster your existing skill set, this course is a worthwhile investment in your professional journey. Embark on this course to refine your data handling skills and prepare for a successful career in the world of data analytics!

Syllabus

أهمية السلامة

عندما تبدأ في التفكير في كيفية تحضير بياناتك للاستكشاف، سيوضح هذا الجزء من الدورة التدريبية سبب أهمية سلامة البيانات في اتخاذ القرار الناجح. ستتعرف على كيفية إنشاء البيانات والأساليب التي يستخدمها المحللون لتحديد البيانات التي يجب جمعها للتحليل. وسوف تستكشف البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وأنواع البيانات وتنسيقات البيانات.

يريد كل محلل بيانات استخدام بيانات نظيفة عند إجراء تحليل. في هذا الجزء من الدورة، ستتعرف على الفرق بين البيانات النظيفة وغير النظيفة. ستستكشف أيضًا تقنيات تنظيف البيانات باستخدام جداول البيانات والأدوات الأخرى.

إن معرفة مجموعة متنوعة من طرق تنظيف البيانات يمكن أن تجعل مهمة المحلل أسهل بكثير. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعرف على كيفية تنظيف بياناتك باستخدام SQL. وسوف تستكشف الاستعلامات والدوال التي يمكنك استخدامها في SQL لتنظيف بياناتك وتحويلها للاستعداد للتحليل.

يعد تنظيف بياناتك خطوة أساسية في عملية تحليل البيانات. يعد التحقق من التنظيف والإعلام عنه طريقة لإظهار أن بياناتك جاهزة للخطوة التالية. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، سوف تكتشف العمليات المتضمنة في التحقق من تنظيف البيانات والإعلام به بالإضافة إلى فوائده.

سيساعدك إنشاء سيرة ذاتية فعّالة في المسار الوظيفي لتحليلات البيانات. في هذا الجزء من الدورة التدريبية، ستتعلم كل شيء عن عملية التقدم للوظيفة مع التركيز على صياغة سيرة ذاتية تسلط الضوء على نقاط قوتك وخبرتك القابلة للتطبيق. حتى إذا كنت لا تتقدم للوظائف بعد، يظل الوقت مناسبًا لتحسين سيرتك الذاتية. إنه مثل تدريب الربيع للموسم الأول في دوري كبير - لا تريد أن يفوتك!

استعد لتحدي الدورة من خلال مراجعة المصطلحات والتعريفات في المسرد. بعد ذلك، اشرح معرفتك بأهمية حجم العينة، وسلامة البيانات، وربط البيانات بأهداف العمل أثناء الاختبار. ستتاح لك أيضًا فرصة لتطبيق مهاراتك في أساليب تنظيف البيانات في كل من جداول البيانات وSQL. وأخيرًا، قم بتوثيق عملية ونتائج تنظيف البيانات والإعلام عنها والتحقق منها.