Valide los datos con Great Expectations

Los datos de entrada incorrectos contaminan las predicciones silenciosamente. Great Expectations comprueba los datos entrantes frente a unas reglas antes de que lleguen al modelo. 🛡️

Una expectation es una afirmación declarativa sobre los datos, como que una columna no tenga nulos o que los valores estén dentro de un rango.

Los nombres de los métodos expresan claramente la intención, por lo que cualquiera puede revisarlos. Un estilo declarativo claro facilita la auditoría de los contratos de datos.

Las expectations relacionadas se agrupan. Una Expectation Suite es el conjunto completo de reglas que ejecuta sobre un dataset.

No tiene que escribir todas las reglas a mano. Un profiler analiza datos de muestra y sugiere una suite inicial que después puede perfeccionar.

Al aplicar una suite a datos nuevos se obtiene un resultado de aprobado o rechazado. Cada validación informa exactamente qué expectations se incumplieron y cómo.

Las columnas pueden cambiar de nombre y de orden sin previo aviso. Una expectation de esquema fija el conjunto y el orden de las columnas.

Los valores pueden seguir siendo válidos y, aun así, cambiar de distribución. Una expectation de distribución avisa cuando la media o la dispersión se alejan de las del entrenamiento.

Great Expectations representa los resultados en un informe web. Estos Data Docs ofrecen a todo el equipo una vista legible de la calidad de los datos.

Valide durante la ingesta para detener pronto los datos incorrectos. Una suite fallida puede detener la canalización antes de que comience el entrenamiento o el servicio.

Su suite es un acuerdo compartido sobre cómo son los datos correctos. Trate el contrato como código: revíselo y versionelo en Git.

Ahora utiliza Great Expectations: suites declarativas para nulos, rangos, esquema y distribución que validan los datos y detienen pronto las entradas incorrectas. ✅