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
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Etkin veri sunumu nasıl yapılır?
- Anonimleştirme nedir?
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
- Veri bilimi projelerinde overfitting probleminin ortaya çıkma nedenleri ve bu sorunu önlemek için kullanılan yöntemler nelerdir?
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Big Data Nedir
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Pandas kütüphanesi nedir?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Hadoop nedir ve nasıl çalışır?
