이전 영상에 정보가 상당히 많았어요. 핵심 개념을 제대로 이해했는지 확인해 봅시다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
Great Expectations(GX)가 왜 데이터 품질 모니터링에 강력한 도구인지 이해해 보세요. Data Context로 세션을 시작하는 방법과 Data Source, Data Asset, Batch Definition을 사용해 pandas dataframe을 로드하는 기본기를 익힙니다.
기본적인 형태(shape) 및 스키마 Expectations를 생성하고 평가해 보세요. 개별 Expectations로 검증하거나, Batch Definition과 함께 Expectation Suite의 일부로 검증하거나, Validation Definition을 사용해 검증할 수 있습니다.
현실 세계의 역동적인 Expectations에 능숙해지기 위한 실무 기술을 배웁니다. Checkpoint를 사용해 Validation Definition을 배포하고, Expectation Suite를 업데이트하며, 핵심 GX 구성요소를 추가·조회·나열·삭제하는 방법을 익히세요.
현재 연습
Expectations의 세계를 본격적으로 탐구합니다. 기본 열 Expectations, 행 및 집계 수준의 숫자형 Expectations, 문자열 및 문자열 파싱 가능성 Expectations 등을 연습해 보세요. 또한 dataframe의 일부 행에만 Expectations를 적용하는 방법을 배웁니다.
