直前の動画には多くの情報が含まれていました。ここで、主要な概念をしっかり理解できているか確認しましょう。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Great Expectations（GX）がデータ品質の監視において非常に強力なツールである理由を理解します。Data Contextを使ってセッションを開始する方法や、Data Source、Data Asset、Batch Definitionを用いてpandasのdataframeを読み込む基本を身につけます。
基本的なshape（形状）とschema（スキーマ）のExpectationを作成・評価します。Expectationを個別に、Batch Definitionと組み合わせたExpectation Suiteとして、あるいはValidation Definitionを使って検証します。
現場で変化し続けるExpectationに対応する実践的なスキルを学びます。Checkpointを使ってValidation Definitionをデプロイし、Expectation Suiteを更新し、主要なGXコンポーネントを追加・取得・一覧表示・削除する方法を習得します。
現在の演習
Expectationの世界に本格的に踏み込みます。基本的な列に対するExpectation、行レベル・集計レベルの数値Expectation、文字列および文字列の解析可能性に関するExpectationなどを練習します。dataframeの一部の行にのみExpectationを適用する方法も学びます。
