After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
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
Conectarea la date
- 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
Definirea Expectations
GX în practică
Totul despre Expectations
Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations
Curs
finalizat

