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
- Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde özellik mühendisliği sürecinin model performansına etkisi nasıl analiz edilir?
- Karar ağaçları nasıl çalışır?
- Eğitimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Underfitting nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nelerdir
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- Histogram nasıl oluşturulur?
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
