หลังจากเรียนคอร์สเหล่านี้ รู้สึกมั่นใจในการสร้างการแสดงผลข้อมูลและแดชบอร์ดระดับมืออาชีพ
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
รายละเอียดคอร์ส
Great Expectations เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล แพลตฟอร์มสามารถผสานรวมเข้ากับ Python ได้อย่างง่ายดาย ทำให้เป็นไลบรารีที่มีประโยชน์สำหรับผู้ใช้ Python ในการเรียนรู้และเชี่ยวชาญ
หัวใจสำคัญของ Great Expectations คือ Expectations หรือข้อยืนยันที่คุณต้องการตรวจสอบเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ คุณจะเริ่มต้นหลักสูตรนี้ด้วยการเรียนรู้วิธีเชื่อมต่อกับชุดข้อมูลจากโลกจริงและนำ Expectations ไปใช้กับชุดข้อมูลเหล่านั้น จากนั้นคุณจะได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูล แก้ไข ลบ Expectations และสร้างไปป์ไลน์สำหรับการนำ Expectations ไปใช้กับชุดข้อมูลใหม่ในการใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมการผลิต
สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับประเภทเฉพาะของ Expectations เช่นสำหรับคอลัมน์ตัวเลขและคอลัมน์สตริง รวมถึงวิธีเขียน Expectations ของคอลัมน์หนึ่งโดยมีเงื่อนไขตามค่าของคอลัมน์อื่นๆ
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในไลบรารี Python Great Expectations คุณจะสามารถใช้ฟังก์ชันหลักของแพลตฟอร์มเพื่อติดตามคุณภาพของข้อมูลของคุณ และคุณจะสามารถใช้ข้อมูลของคุณได้อย่างมั่นใจว่าข้อมูลนั้นเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพข้อมูลของคุณ
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงร่างคอร์ส
1
การเชื่อมต่อกับข้อมูล
ทำความเข้าใจว่าทำไม Great Expectations (GX) จึงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการติดตามคุณภาพข้อมูล เรียนรู้พื้นฐานของ GX ตั้งแต่การเริ่มต้น session ด้วย Data Context ไปจนถึงการโหลด pandas dataframe โดยใช้ Data Source, Data Asset และ Batch Definition
2
การกำหนด Expectation
สร้างและประเมิน Expectation เกี่ยวกับรูปร่างและโครงสร้างข้อมูลเบื้องต้น ตรวจสอบ Expectation แบบรายตัว แบบรวมเป็น Expectation Suite พร้อม Batch Definition หรือผ่าน Validation Definition
3
GX ในทางปฏิบัติ
เรียนรู้ทักษะเชิงปฏิบัติสำหรับการจัดการกับ Expectation ที่เปลี่ยนแปลงได้ในสภาพแวดล้อมจริง ครอบคลุมการ deploy Validation Definition ด้วย Checkpoint การอัปเดต Expectation Suite และการเพิ่ม ดึงข้อมูล แสดงรายการ และลบองค์ประกอบหลักของ GX
4
ทำความรู้จัก Expectation อย่างละเอียด
เจาะลึกโลกของ Expectation ฝึกสร้าง Expectation สำหรับคอลัมน์พื้นฐาน Expectation ระดับแถวและระดับ aggregate สำหรับข้อมูลตัวเลข Expectation สำหรับข้อความและการแปลงรูปแบบข้อความ และอื่นๆ อีกมาก รวมถึงการกำหนด Expectation ให้ใช้กับเฉพาะบางแถวของ dataframe
การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลด้วย Great Expectations เบื้องต้น
เรียนคอร์สจบแล้ว
