Qualité et validation des données pour les pipelines de données

La mauvaise qualité des données est un point de défaillance critique dans tout projet de données, entraînant des informations incorrectes et des retouches coûteuses. Apprenez à implémenter de manière proactive des étapes de validation pour garantir la fiabilité de vos données, de l'ingestion à l'analyse. À la fin de ce cours, vous comprendrez les principes de l'assurance qualité des données et serez en mesure de concevoir, implémenter et intégrer des contrôles de validation automatisés directement dans vos flux de données à l'aide d'outils et de techniques standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de la qualité des données, les types de données sales et les principes de la Data Observability. * Appliquer des contrôles SQL pour l'application des contraintes fondamentales, y compris l'unicité, l'exhaustivité et l'intégrité référentielle. * S'entraîner à définir et à appliquer une validation de schéma complexe à l'aide de bibliothèques Python modernes comme Pydantic et Pandera. * Configurer et déployer le framework Great Expectations pour générer de la documentation sur les données et exécuter des suites de validation complètes. * Intégrer des étapes de validation dans les orchestrateurs de flux de travail pour arrêter immédiatement les pipelines de données en cas d'échec de la qualité. * Analyser et appliquer des modèles de base pour surveiller la fraîcheur, le volume et la dérive du schéma des données au fil du temps. Le cours commence par l'établissement des concepts fondamentaux de la qualité des données et progresse à travers les étapes de mise en œuvre pratiques à l'aide de SQL et d'outils de validation Python modernes. Vous apprendrez ensuite à intégrer ces contrôles dans un flux de travail de pipeline complet et automatisé dans le contexte d'un projet réel. Ce cours est conçu pour les débutants en ingénierie des données, en analyse de données ou en analytique qui ont besoin d'assurer l'intégrité de leurs sources de données. Aucune expérience préalable avec des frameworks de validation spécifiques n'est requise, seulement une familiarité de base avec Python et SQL. Commencez dès aujourd'hui à construire des pipelines de données robustes et fiables.