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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
समझिए कि Great Expectations (GX) डेटा क्वालिटी मॉनिटर करने के लिए इतना शक्तिशाली टूल क्यों है। GX की बेसिक्स से परिचित होइए—जैसे Data Context का उपयोग करके सेशन कैसे शुरू करें, और Data Source, Data Asset, और Batch Definition के जरिए pandas dataframe कैसे लोड करें।
बेसिक shape और schema Expectations बनाइए और उनका मूल्यांकन कीजिए। अपनी Expectations को अलग-अलग, एक Expectation Suite के हिस्से के रूप में Batch Definition के साथ, या Validation Definition का उपयोग करके वैलिडेट करें।
वे प्रैक्टिकल स्किल्स सीखिए जो आपको वास्तविक दुनिया में Expectations की डायनेमिक प्रकृति पर पकड़ दिलाएँगी। Checkpoints का उपयोग करके Validation Definitions डिप्लॉय करें; अपने Expectation Suites अपडेट करें; और मुख्य GX कंपोनेंट्स को जोड़ना, प्राप्त करना, लिस्ट करना और डिलीट करना सीखें।
Expectations की दुनिया में गहराई से उतरें। बेसिक कॉलम Expectations, रो- और एग्रीगेट-लेवल न्यूमेरिक Expectations, स्ट्रिंग और स्ट्रिंग पार्सेबिलिटी Expectations, आदि बनाना प्रैक्टिस करें। जानें कि किसी dataframe की केवल कुछ पंक्तियों पर ही Expectations कैसे लागू करें।
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