ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
Great Expectations डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में डेटा गुणवत्ता की निगरानी के लिए एक शक्तिशाली टूल है। प्लेटफ़ॉर्म को Python में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, जिससे यह Python उपयोगकर्ताओं के लिए एक उपयोगी लाइब्रेरी बन जाता है, जिसे उन्हें अवश्य सीखना चाहिए।
Great Expectations का मूल आधार Expectations हैं, या ऐसे assertions जिन्हें आप अपने data के बारे में verify करना चाहते हैं। आप इस पाठ्यक्रम की शुरुआत वास्तविक-विश्व डेटासेट से कनेक्ट करना सीखकर करेंगे और उन पर Expectations लागू करेंगे। इसके बाद आप यह भी सीखेंगे कि Expectations को कैसे प्राप्त, संपादित और हटाया जाए, तथा प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट में नए डेटासेट्स पर Expectations लागू करने के लिए पाइपलाइनों का निर्माण कैसे किया जाए।
अंत में, आप अपेक्षाओं के विशिष्ट प्रकारों के बारे में जानेंगे, जैसे संख्यात्मक और स्ट्रिंग कॉलमों के लिए, और यह भी कि अन्य कॉलमों के मानों के आधार पर एक कॉलम की सशर्त अपेक्षाएँ कैसे लिखी जाएँ।
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास Great Expectations Python लाइब्रेरी में एक मजबूत आधार होगा। आप प्लेटफ़ॉर्म की मुख्य कार्यक्षमताओं का उपयोग करके अपने डेटा की गुणवत्ता की निगरानी कर सकेंगे, और आप अपने डेटा का आत्मविश्वास के साथ उपयोग कर सकेंगे, यह जानते हुए कि यह आपके डेटा गुणवत्ता मानकों को पूरा करता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
डेटा से कनेक्ट करना
समझिए कि Great Expectations (GX) डेटा क्वालिटी मॉनिटर करने के लिए इतना शक्तिशाली टूल क्यों है। GX की बेसिक्स से परिचित होइए—जैसे Data Context का उपयोग करके सेशन कैसे शुरू करें, और Data Source, Data Asset, और Batch Definition के जरिए pandas dataframe कैसे लोड करें।
2
Expectations स्थापित करना
बेसिक shape और schema Expectations बनाइए और उनका मूल्यांकन कीजिए। अपनी Expectations को अलग-अलग, एक Expectation Suite के हिस्से के रूप में Batch Definition के साथ, या Validation Definition का उपयोग करके वैलिडेट करें।
3
व्यवहार में GX
वे प्रैक्टिकल स्किल्स सीखिए जो आपको वास्तविक दुनिया में Expectations की डायनेमिक प्रकृति पर पकड़ दिलाएँगी। Checkpoints का उपयोग करके Validation Definitions डिप्लॉय करें; अपने Expectation Suites अपडेट करें; और मुख्य GX कंपोनेंट्स को जोड़ना, प्राप्त करना, लिस्ट करना और डिलीट करना सीखें।
4
Expectations के बारे में सब कुछ
Expectations की दुनिया में गहराई से उतरें। बेसिक कॉलम Expectations, रो- और एग्रीगेट-लेवल न्यूमेरिक Expectations, स्ट्रिंग और स्ट्रिंग पार्सेबिलिटी Expectations, आदि बनाना प्रैक्टिस करें। जानें कि किसी dataframe की केवल कुछ पंक्तियों पर ही Expectations कैसे लागू करें।
Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
कोर्स
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