Fondamenti della qualità dei dati con grandi aspettative

Mantenere un'elevata qualità dei dati è essenziale per analisi accurate, modelli di apprendimento automatico affidabili e reporting affidabile.Questo corso basato su testo introduce i principi fondamentali della qualità dei data e ti guida attraverso l'implementazione di test automatizzati dei dati utilizzando Great Expectations. Acquisirai una chiara comprensione di come rilevare le anomalie, prevenire i guasti della pipeline dei dati e stabilire l'osservabilità dei dati nelle moderne architetture dei dati. Cosa imparerai: - Comprendere le dimensioni chiave della qualità dei dati, la terminologia e i concetti fondamentali - Creare ed eseguire suite di convalida dei dati utilizzando Great Expectations in Python - Rileva automaticamente la deriva dello schema, i valori mancanti e i tipi di dati non validi - Documenta le aspettative del dataset e genera report leggibili sulla qualità dei Il corso inizia con le definizioni fondamentali, esplorando perché la qualità dei dati è importante e come la convalida si adatta alle moderne configurazioni di ingegneria. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri dei dati, analisti di dati e sviluppatori che cercano di garantire l'affidabilità dei dati.Questo corso è stato progettato in modo da soddisfare le esigenze di apprendimento e di sviluppo di ingegneri di dati, data scientist e sviluppatore. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con gli strumenti di data quality, anche se è consigliata una familiarità di base con Python.