Introduction à la qualité des données avec Great Expectations

Great Expectations est un outil puissant pour surveiller la qualité des données dans les workflows de science et d'ingénierie des données. La plateforme peut être facilement intégrée à Python, ce qui en fait une bibliothèque utile à maîtriser pour les utilisateurs de Python.

Au cœur de Great Expectations se trouvent les attentes, ou les affirmations que vous souhaitez vérifier concernant vos données. Vous commencerez ce cours en apprenant à vous connecter à des ensembles de données réels et à leur appliquer des attentes. Vous apprendrez ensuite à récupérer, modifier et supprimer des attentes, ainsi qu'à créer des pipelines pour appliquer ces attentes à de nouveaux ensembles de données dans un déploiement de production.

Enfin, vous découvrirez des types spécifiques d'attentes, telles que celles relatives aux colonnes numériques et aux colonnes de chaînes de caractères, et vous apprendrez à rédiger des attentes pour une colonne en fonction des valeurs d'autres colonnes.

À la fin de ce cours, vous disposerez de solides bases sur la bibliothèque Python Great Expectations. Vous pourrez utiliser les fonctionnalités principales de la plateforme pour contrôler la qualité de vos données et les exploiter en toute confiance, sachant qu'elles répondent à vos normes de qualité.