Sari la conținutul principal

Curs

Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations

Intermediar4 h

Asigurați calitatea datelor în fluxurile de lucru de data science și data engineering cu biblioteca Great Expectations din Python.

Python4 h{count, plural, one {# video} few {# videoclipuri} other {# de videoclipuri}}{count, plural, one {# exercițiu} few {# exerciții} other {# de exerciții}}3,500 XP3,268Declarație de finalizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu Google
sau
Continuând, accepți Termeni de utilizare, al nostru Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Iubit de cursanți din mii de companii

Instruiești o echipă?

Încearcă pentru business

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

Curriculum

Structura 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.
Începe capitolul
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.
Începe capitolul
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.
Începe capitolul

Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations

Curs
finalizat

Obține Declarația de Realizare

Înscrie-te acum

Dezvoltă-ți competențele în date cu DataCamp pentru mobil

Progresează oricând cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.