Walidacja danych za pomocą Great Expectations
Wymuszaj zgodność schematu i rozkładu danych wejściowych z regułami
Walidacja danych za pomocą Great Expectations to bezpłatna lekcja MLOps Academy na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej MLOps Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Walidacja danych w momencie napływu
Niepoprawne dane wejściowe mogą po cichu zanieczyścić predykcje. Great Expectations sprawdza napływające dane względem reguł, zanim trafią one do modelu. 🛡️
Expectation to reguła
Expectation to jedno deklaratywne stwierdzenie dotyczące danych, na przykład że kolumna nie zawiera wartości null albo że wartości mieszczą się w określonym zakresie.
expect_column_values_to_not_be_null("user_id")Expectations są czytelne jak język naturalny
Nazwy metod jasno określają intencję, więc każdy może je przejrzeć. Czytelny, deklaratywny styl ułatwia kontrolę kontraktów danych.
expect_column_values_to_be_between(
"age", 0, 120)Grupowanie reguł w zestawie
Powiązane expectations przechowuje się razem. Expectation Suite to pełny zestaw reguł uruchamianych dla jednego zbioru danych.
Tworzenie reguł początkowych na podstawie profilu
Nie muszą Państwo pisać każdej reguły ręcznie. Profiler skanuje przykładowe dane i proponuje początkowy zestaw, który następnie można dopracować.
Uruchamianie walidacji
Skierowanie zestawu reguł na nowe dane zwraca wynik powodzenia lub niepowodzenia. Każda walidacja dokładnie informuje, które expectations nie zostały spełnione i w jaki sposób.
Sprawdzanie schematu, nie tylko wartości
Kolumny mogą zostać przemianowane lub przestawione bez ostrzeżenia. Expectation dotyczący schematu blokuje zestaw i kolejność kolumn.
expect_table_columns_to_match_ordered_list(cols)Wykrywanie zmiany rozkładu
Wartości mogą nadal być dozwolone, a mimo to zmienić swój rozkład. Expectation dotyczący rozkładu sygnalizuje, gdy średnia lub rozproszenie odbiegają od danych treningowych.
Data Docs do udostępniania
Great Expectations renderuje wyniki jako raport internetowy. Te Data Docs zapewniają całemu zespołowi czytelny obraz jakości danych.
Podłączanie do potoku
Należy walidować dane podczas przyjmowania, aby niepoprawne dane zatrzymywać wcześnie. Nieudany zestaw może zatrzymać potok, zanim rozpocznie się trenowanie lub obsługa.
Żywy kontrakt danych
Państwa zestaw reguł jest wspólną umową dotyczącą tego, jak wyglądają poprawne dane. Należy traktować kontrakt jak kod: przeglądać go i wersjonować w Git.
Szybkie sprawdzenie
Jak nazywa się pełny zestaw reguł uruchamianych dla jednego zbioru danych?
Podsumowanie: egzekwowanie kontraktu danych
Używają już Państwo Great Expectations: deklaratywnych zestawów reguł dotyczących wartości null, zakresów, schematu i rozkładu, które walidują dane i wcześnie zatrzymują niepoprawne dane wejściowe. ✅
Ucz się Python dzięki korepetycjom AI — za darmo
Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.
- Kursy
- 30
- Lekcje
- 120
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Walidacja danych za pomocą Great Expectations” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Walidacja danych za pomocą Great Expectations” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu MLOps Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Walidacja danych za pomocą Great Expectations”?
Wymuszaj zgodność schematu i rozkładu danych wejściowych z regułami Ćwiczysz MLOps Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć MLOps Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. MLOps Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Walidacja danych za pomocą Great Expectations”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji MLOps Academy?
Tak. Każda lekcja MLOps Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Testy jednostkowe potoku danych
- Testy behawioralne modeli
- Ustawianie bramek jakości i progów
- Walidacja danych za pomocą Great Expectations