📈 За даними Harvard Business Review, будь-яка задача, виконана із використанням помилкових даних, у підсумку коштує бізнесу у 💯 разів дорожче, ніж якби дані були правильними. Результати дослідження ґрунтуються на правилі "1-10-100" від Джорджа Лабовіца і Ю Санг Чанга, яке ілюструє важливість підтримки високого рівня якості даних на постійній основі.

❓Чи хтось може гарантувати, що дані — чисті, надійні та правильні? Звісно! На допомогу прийдуть спеціалісти з Data Quality! Data Quality Engineering — це роль, яка забезпечує чистоту і якість даних, на яких базуються всі рішення компаній. Що ж для цього потрібно знати і вміти?

Інженери-практики ЕРАМ зібрали п’ять ключових навичок Data Quality інженера:

1️⃣ Знання SQL;
2️⃣ Data Analysis та Profiling;
3️⃣ Data Warehousing та ETL;
4️⃣ Критичне мислення та навички вирішення проблем;
5️⃣ Комунікаційні навички та вміння працювати у команді.

🤔 Можливо, ці 5 пунктів — уже у твоєму арсеналі вмінь та навичок? Навіть якщо поки ні — запрошуємо поринути у світ даних і безкоштовно опанувати професію, в якій гармонійно поєднані елементи роботи з базами даних та візуалізації результатів задля перетворення «сирих» масивів інформації у цінні інсайти для бізнесу 💡

Реєструйся на безкоштовну навчальну програму Data Quality Engineering від EPAM Campus. Це твій шанс стартувати у затребуваній ІТ-професії та вже невдовзі долучитися до роботи над цікавими проєктами ↗️