Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Great Expectations é uma ferramenta poderosa para monitorar a qualidade dos dados em fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados. A plataforma pode ser facilmente integrada ao Python, tornando-a uma biblioteca útil para os usuários do Python dominarem.
No centro do Great Expectations estão as Expectativas, ou afirmações que você gostaria de verificar sobre seus dados. Você vai começar esse curso aprendendo como se conectar a conjuntos de dados do mundo real e aplicar Expectativas a eles. Você vai aprender a recuperar, editar, excluir Expectativas e criar pipelines para aplicar Expectativas a novos conjuntos de dados em uma implantação de produção.
Por fim, você vai aprender sobre tipos específicos de Expectativas, como para colunas numéricas e de string, e como escrever Expectativas de uma coluna dependendo dos valores de outras colunas.
Ao final deste curso, você vai ter uma base sólida na biblioteca Python Great Expectations. Você vai poder usar as principais funcionalidades da plataforma para monitorar a qualidade dos seus dados e vai poder usar seus dados com a certeza de que eles atendem aos seus padrões de qualidade.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Conectando-se aos dados
Entenda por que o Great Expectations (GX) é uma ferramenta tão poderosa para monitorar a qualidade de dados. Familiarize-se com os conceitos básicos do GX, incluindo como iniciar uma sessão usando um Data Context e como carregar um dataframe do pandas usando um Data Source, Data Asset e Batch Definition.
2
Definindo Expectations
Crie e avalie Expectations básicas de formato e esquema. Valide suas Expectations individualmente, como parte de uma Expectation Suite com uma Batch Definition ou usando uma Validation Definition.
3
GX na prática
Aprenda habilidades práticas que vão ajudar você a dominar a natureza dinâmica das Expectations no mundo real. Faça o deploy de Validation Definitions usando Checkpoints; atualize suas Expectation Suites; e saiba como adicionar, recuperar, listar e excluir componentes-chave do GX.
4
Tudo sobre Expectations
Mergulhe de cabeça no mundo das Expectations. Pratique a criação de Expectations básicas de coluna, Expectations numéricas em nível de linha e agregação, Expectations de string e de parseabilidade de string, e mais. Aprenda a aplicar Expectations apenas a algumas linhas de um dataframe.
Introdução à Qualidade de Dados com Great Expectations
Curso
concluído
