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Questo esercizio fa parte del corso
Scopri perché Great Expectations (GX) è uno strumento così potente per monitorare la qualità dei dati. Familiarizza con le basi di GX, inclusi l’avvio di una sessione usando un Data Context e il caricamento di un dataframe pandas tramite Data Source, Data Asset e Batch Definition.
Crea e valuta Expectations di base su forma e schema. Convalida le tue Expectations singolarmente, come parte di una Expectation Suite con una Batch Definition, oppure usando una Validation Definition.
Apprendi competenze pratiche che ti aiuteranno a gestire al meglio la natura dinamica delle Expectations nel mondo reale. Distribuisci le Validation Definitions usando i Checkpoint; aggiorna le tue Expectation Suite; e impara ad aggiungere, recuperare, elencare ed eliminare i componenti chiave di GX.
Tuffati a capofitto nel mondo delle Expectations. Esercitati a creare Expectations di base a livello di colonna, Expectations numeriche a livello di riga e di aggregazione, Expectations per stringhe e per la loro analizzabilità, e altro ancora. Impara ad applicare Expectations solo ad alcune righe di un dataframe.
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