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 biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından temel farkları nelerdir
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısına etkisi nasıl analiz edilir?
- Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve hangi yöntemler en etkili sonuçları sağlar?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenimi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir?
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
