YouTube

Got a YouTube account?

New: enable viewer-created translations and captions on your YouTube channel!

Arabic subtitles

Sources of Dirty Data - Data Wranging with MongoDB

Get Embed Code
4 Languages

Showing Revision 1 created 06/09/2016 by Udacity Robot.

  1. يوجد العديد من مصادر البيانات المهملة. بشكلٍ أساسي، في أي وقت

  2. يتدخل فيه البشر، ستكون هناك بيانات مهملة. هذا
  3. ،أشبه كثيرًا بأي وقت يتدخل فيه أطفالي
  4. سيكون هناك طين يمكنك تتبع آثاره في أرجاء المطبخ. هناك
  5. عدة طرق نتعامل من خلالها مع البيانات
  6. التي نستخدمها. اسمح لي بالحصول على منظف يدوي ثم
  7. .سنبدأ. حسنًا، سنحصل على أخطاء إدخال المستخدم
  8. ،في بعض المواقف، لن يكون لدينا أي معايير لترميز البيانات
  9. حيث تكون لدينا معايير سيتم تطبيقها
  10. على نحوٍ رديء، ما ينتج عنه مشكلات في البيانات الناتجة. ربما يتعيّن
  11. علينا دمج البيانات التي تم فيها استخدام مخططات مختلفة
  12. لنوع العنصر نفسه. سيوجد لدينا
  13. أنظمة بيانات قديمة، لم يتم فيها ترميز البيانات عندما كانت القيود المفروضة
  14. على القرص والذاكرة أكثر تقييدًا منها
  15. الآن. تتطور الأنظمة بمرور الوقت. تحتاج إلى تغيير كما أن
  16. البيانات تتغير. لن تتضمن بعض البيانات
  17. المعرفات الفريدة التي ينبغي أن تتضمنها. ستُفقد بيانات أخرى في التحويل من
  18. تنسيق إلى آخر. وبالطبع ستوجد دومًا أخطاء المبرمج. وأخيرًا
  19. ربما تعرضت البيانات أثناء التحويل أو التخزين للتلف بواسطة ،
  20. .أشعة كونية أو أي ظاهرة طبيعية أخرى. إذًا، هذا الخطأ ليس بسببنا