Sari la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations

IntermediarNivel de competențe
Actualizat 04.2026
Începe cursul gratuit
PythonData Engineering
4 h
14 videoclipuri
42 Exerciții
3,500 XP
3,094
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

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

Data Manipulation with pandas
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
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.
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 diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanță
Înscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.