קורס זה יציג בפני התלמידים אלגוריתמים מתקדמים לניהול נתונים לקבלת החלטות מהימנות. במהלך הקורס נלמד טכניקות להתמודדות עם שלבים שונים בתהליך קבלת החלטות מונעות נתונים, כולל אינטגרציה של נתונים, ניקוי וחקירה, כדי לאפשר הפקת מסקנות תקינות מהדאטה. הקורס יעניק ניסיון תיאורטי ומעשי בפיתוח כלים להפקת מסקנות מהימנות מהנתונים. המטרה היא ללמוד כיצד לטפל בבעיות נתונים נפוצות שעלולות לטשטש את המסקנה, לרבות נתונים חסרים, מלוכלכים או נוכחות של הטיות
This course will introduce students to advanced data management algorithms for trustworthy decision-making. The course will teach students techniques to handle different steps in the data-driven decision-making process, including data integration, cleaning, and exploration, to enable the extraction of sound conclusions from big data. The course will provide both theoretical and practical experience in developing data science pipelines for extracting reliable conclusions from the data. The overreaching goal is to learn how to handle common data issues that may obscure
the conclusion, including missing data, dirty or inconsistent data, and the presence of bias.