Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Great Expectations es una potente herramienta para supervisar la calidad de los datos en los flujos de trabajo de ciencia e ingeniería de datos. La plataforma se puede integrar fácilmente en Python, lo que la convierte en una biblioteca útil que los usuarios de Python deben dominar.
En el núcleo de Great Expectations se encuentran las expectativas, o afirmaciones que deseas verificar sobre tus datos. Comenzarás este curso aprendiendo a conectarte a conjuntos de datos del mundo real y a aplicarles Expectations. A continuación, aprenderás a recuperar, editar y eliminar expectativas, así como a crear canalizaciones para aplicar expectativas a nuevos conjuntos de datos en una implementación de producción.
Por último, aprenderás sobre tipos específicos de expectativas, como las de columnas numéricas y de cadena, y cómo escribir expectativas de una columna condicionales a los valores de otras columnas.
Al finalizar este curso, tendrás una base sólida sobre la biblioteca Python Great Expectations. Podrás utilizar las funciones principales de la plataforma para supervisar la calidad de tus datos y podrás utilizarlos con la seguridad de que cumplen tus estándares de calidad.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Conectar con los datos
Comprende por qué Great Expectations (GX) es una herramienta tan potente para supervisar la calidad de los datos. Familiarízate con los fundamentos de GX, incluido cómo iniciar una sesión usando un Data Context y cómo cargar un dataframe de pandas usando un Data Source, un Data Asset y una Batch Definition.
2
Definir Expectations
Crea y evalúa Expectations básicas sobre forma y esquema. Valida tus Expectations de manera individual, como parte de una Expectation Suite con una Batch Definition, o usando una Validation Definition.
3
GX en la práctica
Aprende habilidades prácticas que te ayudarán a dominar la naturaleza dinámica de las Expectations en el mundo real. Despliega Validation Definitions usando Checkpoints; actualiza tus Expectation Suites; y aprende a añadir, recuperar, listar y eliminar componentes clave de GX.
4
Todo sobre las Expectations
Sumérgete de lleno en el mundo de las Expectations. Practica la creación de Expectations básicas de columna, Expectations numéricas a nivel de fila y agregación, Expectations de cadenas y de capacidad de análisis de cadenas, y más. Aprende a aplicar Expectations solo a algunas filas de un dataframe.
Introducción a la calidad de datos con Great Expectations
Curso
completado
