Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
Veri Kalite Kontrolleri ve Great Expectations
Veri kalite kontrolleri, veri setlerinin doğruluğunu, tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlamak için kritik bir süreçtir. Great Expectations, veri kalitesini yönetmek ve otomatik testler yapmak için yaygın olarak kullanılan bir açık kaynak kütüphanesidir.- Otomatik Testler: Great Expectations, veri setleri üzerinde belirli beklentiler oluşturarak, otomatik testler yapmayı sağlar.
- Dokümantasyon: Kullanıcılar, veri setlerinin kalitesini belgelemek amacıyla kullanıcı dostu dokümanlar oluşturabilir.
- Entegrasyon: Çeşitli veri kaynakları ve altyapılarıyla entegre olma yeteneği sunar.
Test Veri Setleri
Test veri setleri, veri kalite kontrollerinin gerçekleştirilmesinde önemli bir rol oynar. Belirli senaryoları test etmek ve beklenen koşulları doğrulamak için kullanılır.- Gerçekçi Senaryolar: Test veri setleri, gerçek verileri simüle eden kayıtlar içerebilir.
- Çeşitlilik: Farklı veri türleri ve formatlarını içeren test setleri oluşturmak, kapsamlı testler yapılmasını sağlar.
- Hata Analizi: Hatalı veya tutarsız verilerin tespit edilmesine yardımcı olur.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Olasılık dağılımı nedir?
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Underfitting nedir?
- ROC eğrisi nedir?
- Veri mühendisliği hangi görevleri üstlenir?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- Gerçek zamanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Excel veri bilimi için yeterli midir?
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Web scraping nedir?