Качество и проверка данных для конвейеров данных

Низкое качество данных — это критическая точка отказа в любом проекте, приводящая к неверным выводам и дорогостоящей переработке. Узнайте, как проактивно внедрять шаги проверки, чтобы обеспечить надежность данных от ввода до анализа. К концу этого курса вы поймете принципы обеспечения качества данных и сможете разрабатывать, внедрять и интегрировать автоматизированные проверки подлинности непосредственно в рабочие процессы данных с использованием стандартных инструментов и методов. Что вы узнаете: * Понять основные концепции качества данных, типы загрязненных данных и принципы наблюдаемости данных. * Применять проверки SQL для обеспечения соблюдения основных ограничений, включая уникальность, полноту и ссылочную целостность. * Практика определения и обеспечения проверки сложных схем с использованием современных библиотек Python, таких как Pydantic и Pandera. * Настройка и развертывание Great Expectations для создания документации данных и запуска комплексных пакетов проверки. * Интеграция этапов проверки в механизмы организации рабочего процесса для немедленного прекращения работы каналов передачи данных при возникновении сбоев в работе. * Анализировать и применять основные модели для мониторинга свежести данных, объема и дрейфа схемы во времени. Курс начинается с определения основных понятий качества данных и продвигается через практические шаги реализации с использованием SQL и современных инструментов проверки Python. Затем вы узнаете, как интегрировать эти проверки в полный, автоматизированный поток работы конвейера с использование контекста реального проекта. Этот курс предназначен для начинающих в области инженерии данных, анализа данных или аналитики, которым необходимо обеспечить целостность своих источников данных. Не требуется предыдущий опыт работы с конкретными платформами проверки, только базовое знание Python и SQL. Начните создавать надежные и надежные потоки данных сегодня.