【PythonとSparkで始めるデータマネジメント入門】 ビッグデータレイクのためのテーブルデータ品質管理入門

🌟 【データサイエンス/データエンジニアリングシリーズ】PythonとSparkでデータ品質を高め データ分析組織の生産性を向上させよう！ 🌟

コースHeadline: データエンジニアが直接指示する、ビッグデータレイクにおけるデータ品質管理入門

コース概要:

現役のデータエンジニアがレクチャーします！

データサイエンスや機械学習プロジェクトを行う際に最も時間と力を要する作業は、データの準備とそれらの管理であり、これらの作業をまとめたものをデータエンジニアリングと呼びます。実際に80%以上の時間がデータエンジニアリングに割かれているのが現状です。

本コースでは、Sparkを活用したデータエンジニアリングにおけるデータ品質管理に焦点を当てています。データ品質を担保しなければ、データ組織のデータ活用の生産性は低下する可能性があります。本コースを受講することで、データを管理する新たな方向へと舵を切り、データ活用の効率性を高めることができます。

データ品質管理とは:

データ品質管理は、データ活用の生産性を高めるためのデータを資産と考えるプロセスの一つです。データはゴミ箱に捨てるようにただ「データレイク」や「データウェアハウス」に保存しておくの以外に、想定通りの状態かどうかを確認し、想定通りでない場合にはどのようなアクションを起こすべきなのかを管理することが求められます。

コース内容と特徴:

• 実践講座: PySparkを使用して、以下のデータ品質項目について算出を行います。

  • 一貫性 (Consistency)
  • 正確性 (Accuracy)
  • 完全性 (Completeness)
  • 適時性 (Timeliness)
  • ユニーク性 (Uniqueness)
  • 有効性 (Validity)

• データエンジニアリングよりの講座:

  • 専門的な数学やいサイエンスに飽きず、Pythonやビッグデータ分野で自在にデータを操ることができる方に適しています。
  • AIやビックデータの分野にエンジニアとして参画し、データを自己決定的に操りたいと考えている方にも最適です。
  • データ品質を管理し、データ分析の行為にさらに付加価値を加えたい方にも向けています。

資料とソースコード:

• GitHubリポジトリには、講座のソースコードや詳細な解説が掲載されています。
• 動画内ではGitHubの資料に加え補足をしながら、解説を進めています。これにより、理解を深めることができます。

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