上一段视频信息量不小。让我们确认一下您已经清楚理解了这些概念。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
了解为何 Great Expectations（GX）是监控数据质量的有力工具。熟悉 GX 的基础概念，包括如何使用 Data Context 启动会话，以及如何通过 Data Source、Data Asset 和 Batch Definition 加载 pandas 数据框。
创建并评估基础的形状与模式（schema）Expectations。将您的 Expectations 单独验证，或与 Batch Definition 一起作为 Expectation Suite 验证，或使用 Validation Definition 进行验证。
学习在真实场景中应对 Expectations 动态变化的实用技能。使用 Checkpoints 部署 Validation Definitions；更新您的 Expectation Suites；并学习如何添加、检索、列出和删除关键的 GX 组件。
当前练习
深入学习 Expectations 的方方面面。练习创建基础列级 Expectations、行级与聚合级的数值 Expectations、字符串及其可解析性 Expectations 等。学习如何仅对数据框的部分行应用 Expectations。
