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Data Reply: Data Quality Monitoring and Visualization
This thesis proposes designing and evaluating a data pipeline that ingests data (possibly streaming), applies data quality validations using Delta Lake’s ACID properties, and surfaces quality metrics through interactive Databricks dashboards. The work will explore how automated quality checks, combined with advanced visualization, can enable immediate detection and remediation of data issues—improving downstream analytics and decision‑making.
Recent dissertations supervised by the teacher.
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or innovative startups to invest in?
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