Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Great Expectations to potężne narzędzie do monitorowania jakości danych w procesach data science i data engineering. Platformę można łatwo zintegrować z Pythonem, dzięki czemu stanowi przydatną bibliotekę, którą użytkownicy Pythona mogą opanować.
Sercem Great Expectations są Expectations, czyli asercje, które chcesz zweryfikować w swoich danych. Zaczniesz ten kurs od nauki, jak łączyć się z rzeczywistymi zbiorami danych i stosować do nich Expectations. Następnie nauczysz się pobierać, edytować i usuwać Expectations oraz tworzyć pipeline’y do stosowania Expectations w nowych zbiorach danych w środowisku produkcyjnym.
Na koniec poznasz konkretne typy Expectations, takie jak dla kolumn numerycznych i tekstowych, oraz dowiesz się, jak tworzyć Expectations jednej kolumny zależne od wartości innych kolumn.
Po ukończeniu tego kursu będziesz mieć solidne podstawy w bibliotece Python Great Expectations. Będziesz mógł korzystać z podstawowych funkcji platformy, aby monitorować jakość swoich danych, a także używać swoich danych z pewnością, że spełniają one Twoje standardy jakości danych.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Łączenie z danymi
Dowiedz się, dlaczego Great Expectations (GX) to tak skuteczne narzędzie do monitorowania jakości danych. Poznaj podstawy GX – w tym jak rozpocząć sesję za pomocą Data Context oraz jak wczytać ramkę danych pandas przy użyciu Data Source, Data Asset i Batch Definition.
2
Definiowanie Expectations
Twórz i oceniaj podstawowe Expectations dotyczące kształtu i schematu danych. Waliduj Expectations pojedynczo, jako część Expectation Suite z Batch Definition lub przy użyciu Validation Definition.
3
GX w praktyce
Zdobądź praktyczne umiejętności, które pomogą ci sprawnie pracować z dynamiczną naturą Expectations w rzeczywistych projektach. Wdrażaj Validation Definitions przy użyciu Checkpoints, aktualizuj Expectation Suites oraz ucz się dodawać, pobierać, wyświetlać i usuwać kluczowe komponenty GX.
4
Expectations – wszystko, co warto wiedzieć
Zanurz się w świat Expectations. Ćwicz tworzenie podstawowych Expectations dla kolumn, Expectations numerycznych na poziomie wierszy i agregacji, Expectations dla łańcuchów tekstowych i ich interpretowalności oraz wiele więcej. Dowiedz się, jak stosować Expectations tylko do wybranych wierszy ramki danych.
Wprowadzenie do jakości danych z Great Expectations
Kurs
ukończony
