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Diese Übung ist Teil des Kurses
Verstehe, warum Great Expectations (GX) ein so leistungsstarkes Tool zur Überwachung der Datenqualität ist. Mach dich mit den Grundlagen von GX vertraut – einschließlich dem Starten einer Session mit einem Data Context und dem Laden eines pandas-Dataframes mithilfe von Data Source, Data Asset und Batch Definition.
Erstelle und bewerte grundlegende Shape- und Schema-Expectations. Validiere deine Expectations einzeln, als Teil einer Expectation Suite mit einer Batch Definition oder mithilfe einer Validation Definition.
Lerne praxisnahe Skills, mit denen du die dynamische Natur von Expectations in der realen Welt meisterst. Setze Validation Definitions per Checkpoints ein, aktualisiere deine Expectation Suites und erfahre, wie du wichtige GX-Komponenten hinzufügst, abrufst, auflistest und löschst.
Tauche direkt ein in die Welt der Expectations. Übe das Erstellen grundlegender Spalten-Expectations, numerischer Expectations auf Zeilen- und Aggregationsebene, String- und String-Parseability-Expectations und mehr. Lerne, wie du Expectations nur auf bestimmte Zeilen eines Dataframes anwendest.
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