700+ courses, half price
Descrierea cursului
Great Expectations este un instrument puternic pentru monitorizarea calității datelor în fluxurile de lucru de data science și data engineering. Platforma poate fi integrată cu ușurință în Python, ceea ce o face o bibliotecă utilă pe care utilizatorii de Python să o stăpânească.
În centrul Great Expectations se află Expectations, adică afirmații pe care vrei să le verifici despre datele tale. Vei începe acest curs învățând cum să te conectezi la seturi de date din lumea reală și cum să aplici Expectations asupra lor. Apoi vei învăța cum să recuperezi, să editezi, să ștergi Expectations și să construiești pipeline-uri pentru aplicarea Expectations la seturi de date noi într-o implementare de producție.
În cele din urmă, vei învăța despre tipuri specifice de Expectations, cum ar fi pentru coloane numerice și de tip șir, și cum să scrii Expectations pentru o coloană condiționate de valorile altor coloane.
La finalul acestui curs, vei avea o bază solidă în biblioteca Python Great Expectations. Vei putea folosi funcționalitățile de bază ale platformei pentru a monitoriza calitatea datelor tale și vei putea folosi datele cu încrederea că acestea respectă standardele tale de calitate a datelor.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Conectarea la date
Înțelege de ce Great Expectations (GX) este un instrument atât de puternic pentru monitorizarea calității datelor. Familiarizează-te cu noțiunile de bază ale GX, inclusiv cum să pornești o sesiune folosind un Data Context și cum să încarci un dataframe pandas printr-un Data Source, Data Asset și Batch Definition.
- Creează un Data Context50 XP
- Creează-ți Data Context-ul100 XP
- Privire de ansamblu asupra GX100 XP
- Definiții cheie100 XP
- Conectează-te la date50 XP
- Recapitulare concepte100 XP
- Creează un Data Source și un Data Asset100 XP
- Citirea datelor în loturi50 XP
- Creează o Batch Definition și un Batch100 XP
- Inspectează Batch-ul100 XP
2
Definirea Expectations
Creează și evaluează Expectations de bază privind forma și schema datelor. Validează Expectations individual, ca parte dintr-un Expectation Suite cu un Batch Definition, sau folosind o Validation Definition.
3
GX în practică
Dezvoltă abilități practice care te vor ajuta să gestionezi natura dinamică a Expectations în situații reale. Deployează Validation Definitions folosind Checkpoints, actualizează Expectation Suites și învață cum să adaugi, să recuperezi, să listezi și să ștergi componentele cheie ale GX.
4
Totul despre Expectations
Explorează în profunzime lumea Expectations. Exersează crearea de Expectations de bază pentru coloane, Expectations numerice la nivel de rând și agregat, Expectations pentru șiruri de caractere și parseabilitatea acestora, și multe altele. Află cum să aplici Expectations doar pentru anumite rânduri dintr-un dataframe.
Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations
Curs
finalizat
