Основы качества данных с большими ожиданиями

Поддержание высокого качества данных имеет важное значение для точного анализа, надежных моделей машинного обучения и достоверной отчетности. Этот текстовый курс познакомит вас с основными принципами качества данные и поможет вам внедрить автоматизированное тестирование данных с помощью Great Expectations. Вы получите четкое представление о том, как обнаруживать аномалии, предотвращать сбои в конвейерах данных и обеспечивать наблюдаемость данных в современных архитектурах данных. Что вы узнаете: - Понимание ключевых измерений качества данных, терминологии и основных концепций - Создание и выполнение наборов проверки данных с использованием Great Expectations в Python - Автоматическое обнаружение дрейфа схемы, отсутствующих значений и неверных типов данных - Документирование ожиданий набора данных и генерация читаемых отчетов о качестве данных автоматизированные проверки качества в современных потоках данных и рабочих процессах - Примените передовые методы для наблюдения данных, а также для постоянного мониторинга качества. Курс начинается с фундаментальных определений, исследования, почему качество данных имеет значение и как проверка соответствует современным инженерным настройкам. Затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения и практические примеры кода для создания, запуска и обслуживания пользовательских наборов ожиданий. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков данных и разработчиков, стремящихся обеспечить надежность данных. Не требуется предыдущий опыт работы с инструментами контроля качества данных, хотя рекомендуется базовое знание языка Python. Начните читать сегодня, чтобы построить надежные конвейеры данных и взять под контроль качество ваших данных.