#great_expectations — Public Fediverse posts

Кто такой инженер по обеспечению качества данных и почему без него уже не обойтись?

Современный бизнес переживает очередную трансформацию под влиянием информационных технологий. Он движется от стадии слепого принятия концепций больших данных (Big data) и искусственного интеллекта к более осознанной работе с информацией. На этом фоне появляются новые профессии, такие как инженер по обеспечению качества данных — data quality assurance engineer, или просто инженер DQ, как часто указывают в вакансиях. Почему эта профессия на пике востребованности, где она нужна и кому легче освоить её прямо сейчас? На эти и другие вопросы отвечают эксперты российской ИТ-компании «Криптонит»: руководитель департамента тестирования Александр Гречин и ведущий инженер по тестированию качества данных Вероника Казакова. Как и в любой профессиональной среде, у специалистов по работе с данными есть своя терминология. Мы подготовили краткий глоссарий, чтобы говорить с вами на одном языке: Метаданные, или «данные о данных» — это их происхождение (источник), формат, время создания, правила обработки и контроля качества. Например, к нам загружаются таблицы с данными о компании (ИНН, названием компании, коды ОКВЭД и так далее). Здесь метаданные — это атрибуты таблицы (какие колонки мы загружаем, какой в них тип данных, обязательно ли их заполнение, какие правила мы накладываем на значения. Пайплайны (data pipelines): автоматизированные последовательности получения, преобразования и перемещения данных из источников в хранилища. Пайплайны работают как конвейеры, подготавливающие сырые данные для их дальнейшего анализа.

https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/1014180/

#data_quality #qa_engineer #data_driven #OpenMetadata #Soda #качество_данных #quality_assurance #Great_Expectations #ETL #карьера_в_IT

Хроники тестирования Data Quality

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных. Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов. Читать далее ⚡

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/

#data_engineering #data_quality #dbt #sql #python #pandas #great_expectations #sqlalchemy #greenplum

Хроники тестирования Data Quality

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных. Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов. Читать далее ⚡

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/

#data_engineering #data_quality #dbt #sql #python #pandas #great_expectations #sqlalchemy #greenplum

Хроники тестирования Data Quality

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных. Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов. Читать далее ⚡

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/

#data_engineering #data_quality #dbt #sql #python #pandas #great_expectations #sqlalchemy #greenplum

Хроники тестирования Data Quality

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных. Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов. Читать далее ⚡

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/

#data_engineering #data_quality #dbt #sql #python #pandas #great_expectations #sqlalchemy #greenplum